Neste trabalho foi avaliado o efeito do controle de montante em sub-bacias embutidas na previsão hidrológica de curto prazo, com a investigação conjunta de dois aspectos: variação da área controlada e a variação do detalhamento temporal dos dados de vazões de entrada do modelo. O local escolhido para essa pesquisa foi a bacia do rio Ijuí com exutório no posto fluviométrico da Ponte Mística e as suas sub-bacias embutidas de Santo Ângelo, Ponte Nova do Potiribu, Colônia Mousquer, Passo do Faxinal e Turcato. Os dados de vazão utilizados foram obtidos da Agência Nacional de Águas (ANA) e do projeto de monitoramento da bacia do Potiribu (Castro et al., 2010), enquanto que os dados de precipitação foram obtidos em Silva (2011), que calculou uma série histórica de precipitações médias de uma grade de chuvas interpoladas a partir dos dados de 65 postos pluviométricos da região. Para este estudo foram utilizados dados de 22/08/1989 à 01/06/1994 (1.743 dias). Esse período foi selecionado por ser o maior período com dados concomitantes em todos os postos fluviométricos. Os modelos escolhidos para esse estudo foram as redes neurais artificiais de múltiplas camadas, com utilização do algoritmo retropropagativo. As entradas nos modelos foram os dados de precipitação e as vazões diárias da bacia de Ponte Mística e de suas sub-bacias, e as saídas foram as vazões de Ponte Mística um dia à frente. Foram apresentadas oito alternativas de controle físico de montante. Também foram aplicadas, para cada uma das alternativas, componentes antecedentes, com a utilização dos dados de vazão com antecedência de 24h e 48h. A utilização de vazões horárias do Turcato foi comparada com uma alternativa que contempla o mesmo posto, mas com dados diários, para investigar se a utilização de dados com um maior detalhamento temporal pode produzir melhores resultados. Para a análise do desempenho da rede foi aplicado como estatística de qualidade o coeficiente de Nash-Sutcliffe (NS). A avaliação estatística apresentou bons resultados na previsão de vazão para todas as alternativas de controle, sendo o menor NS de 0,91 e o maior de 0,97. A utilização de um maior detalhamento temporal, com aplicação de vazões horárias, provocou uma redução no desempenho do modelo, com o NS caindo de 0,91 para 0,89. Observou-se também que, quanto maior a área controlada das bacias, melhores são os resultados para a previsão de vazão. A análise da influência de cada variável explicativa foi feita por um método apresentado por Maier e Dandy (1997), revelando-se um recurso valioso para a compreensão das relações de importância das variáveis e do funcionamento do sistema. As contribuições das vazões das bacias de montante foram sempre mais influentes do que as precipitações diárias sobre toda a bacia, sendo demonstrado que, neste sentido, mesmo uma bacia muito pequena pode ser importante para a previsão. Além disso, esta técnica revelou-se importante para auxiliar na identificação das defasagens que são mais importantes, e também revela que, mesmo componentes que apresentam menor influência, podem atuar como potencializadoras de outras variáveis ou componentes, cuja ação atua no sentido de incrementar o desempenho das previsões do modelo. / This study evaluated the effects of the amount of controlled area with sub-basins embedded for real time hydrologic forecasting. Two aspects were studied together: The variation in the amount of controlled area and the temporal variation of detail data flow model input. The site chosen for this research was the Ijuí river basin with outlet in the gaging station of Ponte Mística and its sub-basins, namely the gaging stations at Sant'Angelo, Ponte Nova do Potiribu, Colônia Mousquer, Passo do Faxinal and Turcato. The streamflow data used were obtained from the National Water Agency (ANA) and the monitoring project of the Potiribu basin (Castro et al., 2010), while precipitation data were obtained in Silva (2011), who calculated the series of average precipitations from a grid of rainfalls resulting from the data interpolation of 65 raingauge stations in the region. For this study we used data from 22/08/1989 to 01/06/1994 (1.743 days). This period was selected because it is the longest period with complete data in all fluviometric stations. The models chosen for this study were the artificial neural networks of multiple layers, with training by the backpropagation algorithm. The entries of the models were the daily rainfall data and the streamflow of Ponte Mística basin and its sub-basins, and the outputs were the streamflows of the gaging station of Ponte Mística one day after. Eight alternatives of upstream control were presented. There were also applied, to each of these alternatives, the antecedent components, namely, the previous streamflow data of 24h and 48h. The model which uses hourly streamflows of Turcato was compared with an alternative that makes the same job, but with daily data, to investigate if the former, with the use of data with greater temporal detail, can produce better results. For the analysis of network performances it was applied the Nash-Sutcliffe coefficient (NS). Statistical evaluation showed good results in predicting streamflow for all control alternatives, being 0.91 and 0.97 the lowest and the highest NS, respectively. Using a more detailed temporal, applying hourly streamflows, caused a reduction in the performance of the model, with the NS falling from 0.91 to 0.89. It was also observed that the larger the controlled basins area, the better the results for predicting flow. The analysis of the influence of each explanatory variable was made by a method developed by Maier and Dandy (1997), proved to be a valuable resource for understanding the importance of relationships of variables and operating system. The contributions of flow from upstream basins have revealed always more influential to the forecasting than the daily precipitation over the whole basin, and demonstrated that, in this sense, even a very small basin may be important for forecasting. Furthermore, this technique proved important to help identify the more important lags, and also reveals that, even components that have less influence, can act for potentiating the other variables or components whose actions acts to increase the performance of the model predictions.

Neste trabalho foi avaliado o efeito do controle de montante em sub-bacias embutidas na previsão hidrológica de curto prazo, com a investigação conjunta de dois aspectos: variação da área controlada e a variação do detalhamento temporal dos dados de vazões de entrada do modelo. O local escolhido para essa pesquisa foi a bacia do rio Ijuí com exutório no posto fluviométrico da Ponte Mística e as suas sub-bacias embutidas de Santo Ângelo, Ponte Nova do Potiribu, Colônia Mousquer, Passo do Faxinal e Turcato. Os dados de vazão utilizados foram obtidos da Agência Nacional de Águas (ANA) e do projeto de monitoramento da bacia do Potiribu (Castro et al., 2010), enquanto que os dados de precipitação foram obtidos em Silva (2011), que calculou uma série histórica de precipitações médias de uma grade de chuvas interpoladas a partir dos dados de 65 postos pluviométricos da região. Para este estudo foram utilizados dados de 22/08/1989 à 01/06/1994 (1.743 dias). Esse período foi selecionado por ser o maior período com dados concomitantes em todos os postos fluviométricos. Os modelos escolhidos para esse estudo foram as redes neurais artificiais de múltiplas camadas, com utilização do algoritmo retropropagativo. As entradas nos modelos foram os dados de precipitação e as vazões diárias da bacia de Ponte Mística e de suas sub-bacias, e as saídas foram as vazões de Ponte Mística um dia à frente. Foram apresentadas oito alternativas de controle físico de montante. Também foram aplicadas, para cada uma das alternativas, componentes antecedentes, com a utilização dos dados de vazão com antecedência de 24h e 48h. A utilização de vazões horárias do Turcato foi comparada com uma alternativa que contempla o mesmo posto, mas com dados diários, para investigar se a utilização de dados com um maior detalhamento temporal pode produzir melhores resultados. Para a análise do desempenho da rede foi aplicado como estatística de qualidade o coeficiente de Nash-Sutcliffe (NS). A avaliação estatística apresentou bons resultados na previsão de vazão para todas as alternativas de controle, sendo o menor NS de 0,91 e o maior de 0,97. A utilização de um maior detalhamento temporal, com aplicação de vazões horárias, provocou uma redução no desempenho do modelo, com o NS caindo de 0,91 para 0,89. Observou-se também que, quanto maior a área controlada das bacias, melhores são os resultados para a previsão de vazão. A análise da influência de cada variável explicativa foi feita por um método apresentado por Maier e Dandy (1997), revelando-se um recurso valioso para a compreensão das relações de importância das variáveis e do funcionamento do sistema. As contribuições das vazões das bacias de montante foram sempre mais influentes do que as precipitações diárias sobre toda a bacia, sendo demonstrado que, neste sentido, mesmo uma bacia muito pequena pode ser importante para a previsão. Além disso, esta técnica revelou-se importante para auxiliar na identificação das defasagens que são mais importantes, e também revela que, mesmo componentes que apresentam menor influência, podem atuar como potencializadoras de outras variáveis ou componentes, cuja ação atua no sentido de incrementar o desempenho das previsões do modelo. / This study evaluated the effects of the amount of controlled area with sub-basins embedded for real time hydrologic forecasting. Two aspects were studied together: The variation in the amount of controlled area and the temporal variation of detail data flow model input. The site chosen for this research was the Ijuí river basin with outlet in the gaging station of Ponte Mística and its sub-basins, namely the gaging stations at Sant'Angelo, Ponte Nova do Potiribu, Colônia Mousquer, Passo do Faxinal and Turcato. The streamflow data used were obtained from the National Water Agency (ANA) and the monitoring project of the Potiribu basin (Castro et al., 2010), while precipitation data were obtained in Silva (2011), who calculated the series of average precipitations from a grid of rainfalls resulting from the data interpolation of 65 raingauge stations in the region. For this study we used data from 22/08/1989 to 01/06/1994 (1.743 days). This period was selected because it is the longest period with complete data in all fluviometric stations. The models chosen for this study were the artificial neural networks of multiple layers, with training by the backpropagation algorithm. The entries of the models were the daily rainfall data and the streamflow of Ponte Mística basin and its sub-basins, and the outputs were the streamflows of the gaging station of Ponte Mística one day after. Eight alternatives of upstream control were presented. There were also applied, to each of these alternatives, the antecedent components, namely, the previous streamflow data of 24h and 48h. The model which uses hourly streamflows of Turcato was compared with an alternative that makes the same job, but with daily data, to investigate if the former, with the use of data with greater temporal detail, can produce better results. For the analysis of network performances it was applied the Nash-Sutcliffe coefficient (NS). Statistical evaluation showed good results in predicting streamflow for all control alternatives, being 0.91 and 0.97 the lowest and the highest NS, respectively. Using a more detailed temporal, applying hourly streamflows, caused a reduction in the performance of the model, with the NS falling from 0.91 to 0.89. It was also observed that the larger the controlled basins area, the better the results for predicting flow. The analysis of the influence of each explanatory variable was made by a method developed by Maier and Dandy (1997), proved to be a valuable resource for understanding the importance of relationships of variables and operating system. The contributions of flow from upstream basins have revealed always more influential to the forecasting than the daily precipitation over the whole basin, and demonstrated that, in this sense, even a very small basin may be important for forecasting. Furthermore, this technique proved important to help identify the more important lags, and also reveals that, even components that have less influence, can act for potentiating the other variables or components whose actions acts to increase the performance of the model predictions.

Neste trabalho foi avaliado o efeito do controle de montante em sub-bacias embutidas na previsão hidrológica de curto prazo, com a investigação conjunta de dois aspectos: variação da área controlada e a variação do detalhamento temporal dos dados de vazões de entrada do modelo. O local escolhido para essa pesquisa foi a bacia do rio Ijuí com exutório no posto fluviométrico da Ponte Mística e as suas sub-bacias embutidas de Santo Ângelo, Ponte Nova do Potiribu, Colônia Mousquer, Passo do Faxinal e Turcato. Os dados de vazão utilizados foram obtidos da Agência Nacional de Águas (ANA) e do projeto de monitoramento da bacia do Potiribu (Castro et al., 2010), enquanto que os dados de precipitação foram obtidos em Silva (2011), que calculou uma série histórica de precipitações médias de uma grade de chuvas interpoladas a partir dos dados de 65 postos pluviométricos da região. Para este estudo foram utilizados dados de 22/08/1989 à 01/06/1994 (1.743 dias). Esse período foi selecionado por ser o maior período com dados concomitantes em todos os postos fluviométricos. Os modelos escolhidos para esse estudo foram as redes neurais artificiais de múltiplas camadas, com utilização do algoritmo retropropagativo. As entradas nos modelos foram os dados de precipitação e as vazões diárias da bacia de Ponte Mística e de suas sub-bacias, e as saídas foram as vazões de Ponte Mística um dia à frente. Foram apresentadas oito alternativas de controle físico de montante. Também foram aplicadas, para cada uma das alternativas, componentes antecedentes, com a utilização dos dados de vazão com antecedência de 24h e 48h. A utilização de vazões horárias do Turcato foi comparada com uma alternativa que contempla o mesmo posto, mas com dados diários, para investigar se a utilização de dados com um maior detalhamento temporal pode produzir melhores resultados. Para a análise do desempenho da rede foi aplicado como estatística de qualidade o coeficiente de Nash-Sutcliffe (NS). A avaliação estatística apresentou bons resultados na previsão de vazão para todas as alternativas de controle, sendo o menor NS de 0,91 e o maior de 0,97. A utilização de um maior detalhamento temporal, com aplicação de vazões horárias, provocou uma redução no desempenho do modelo, com o NS caindo de 0,91 para 0,89. Observou-se também que, quanto maior a área controlada das bacias, melhores são os resultados para a previsão de vazão. A análise da influência de cada variável explicativa foi feita por um método apresentado por Maier e Dandy (1997), revelando-se um recurso valioso para a compreensão das relações de importância das variáveis e do funcionamento do sistema. As contribuições das vazões das bacias de montante foram sempre mais influentes do que as precipitações diárias sobre toda a bacia, sendo demonstrado que, neste sentido, mesmo uma bacia muito pequena pode ser importante para a previsão. Além disso, esta técnica revelou-se importante para auxiliar na identificação das defasagens que são mais importantes, e também revela que, mesmo componentes que apresentam menor influência, podem atuar como potencializadoras de outras variáveis ou componentes, cuja ação atua no sentido de incrementar o desempenho das previsões do modelo. / This study evaluated the effects of the amount of controlled area with sub-basins embedded for real time hydrologic forecasting. Two aspects were studied together: The variation in the amount of controlled area and the temporal variation of detail data flow model input. The site chosen for this research was the Ijuí river basin with outlet in the gaging station of Ponte Mística and its sub-basins, namely the gaging stations at Sant'Angelo, Ponte Nova do Potiribu, Colônia Mousquer, Passo do Faxinal and Turcato. The streamflow data used were obtained from the National Water Agency (ANA) and the monitoring project of the Potiribu basin (Castro et al., 2010), while precipitation data were obtained in Silva (2011), who calculated the series of average precipitations from a grid of rainfalls resulting from the data interpolation of 65 raingauge stations in the region. For this study we used data from 22/08/1989 to 01/06/1994 (1.743 days). This period was selected because it is the longest period with complete data in all fluviometric stations. The models chosen for this study were the artificial neural networks of multiple layers, with training by the backpropagation algorithm. The entries of the models were the daily rainfall data and the streamflow of Ponte Mística basin and its sub-basins, and the outputs were the streamflows of the gaging station of Ponte Mística one day after. Eight alternatives of upstream control were presented. There were also applied, to each of these alternatives, the antecedent components, namely, the previous streamflow data of 24h and 48h. The model which uses hourly streamflows of Turcato was compared with an alternative that makes the same job, but with daily data, to investigate if the former, with the use of data with greater temporal detail, can produce better results. For the analysis of network performances it was applied the Nash-Sutcliffe coefficient (NS). Statistical evaluation showed good results in predicting streamflow for all control alternatives, being 0.91 and 0.97 the lowest and the highest NS, respectively. Using a more detailed temporal, applying hourly streamflows, caused a reduction in the performance of the model, with the NS falling from 0.91 to 0.89. It was also observed that the larger the controlled basins area, the better the results for predicting flow. The analysis of the influence of each explanatory variable was made by a method developed by Maier and Dandy (1997), proved to be a valuable resource for understanding the importance of relationships of variables and operating system. The contributions of flow from upstream basins have revealed always more influential to the forecasting than the daily precipitation over the whole basin, and demonstrated that, in this sense, even a very small basin may be important for forecasting. Furthermore, this technique proved important to help identify the more important lags, and also reveals that, even components that have less influence, can act for potentiating the other variables or components whose actions acts to increase the performance of the model predictions.

Em virtude da existência de falhas em séries históricas hidrológicas ou até mesmo da não existência de dados monitorados nas bacias de interesse, a regionalização hidrológica se configura como uma ferramenta propícia para preencher essa lacuna, tornando-se útil para o conhecimento e a gestão dos recursos hídricos. Existe na literatura da hidrologia uma gama de metodologias que abordam a regionalização de dados ambientais, como a análise de agrupamento, a curva de permanência, a regressão múltipla, entre outros. No entanto, o objetivo do presente trabalho foi regionalizar vazões máximas a partir do hidrograma unitário instantâneo geomorfológico em bacias embutidas, com inserção da geometria hidráulica e geometria fractal. Para tal, propõe-se uma metodologia, inserindo ao modelo do Hidrograma Unitário Instantâneo Geomorfológico (GIUH), novos parâmetros de “entrada”, a geometria hidráulica (GH), a geometria fractal (GF) e a precipitação média anual (Pma). Aplicou-se esta metodologia na bacia do rio Ijuí, localizada na região noroeste do Estado do Rio Grande do Sul. Para isto, foram necessárias as seguintes etapas de trabalho: determinar o comportamento pluviométrico da bacia em estudo; determinar as relações matemáticas (expoentes e coeficientes) da GH na seção transversal do exutório de cada bacia; determinar os valores da GF para cada bacia e inserir as informações da GH e da GF no GIUH. Os dados utilizados no presente estudo (dados de precipitações diárias, perfil topobatimétrico das seções, dados diários de cota, e dados diários de vazões e medições de vazões medidas em campo) foram observados e medidos em nove sub-bacias embutidas à bacia do rio Ijuí, monitoramento realizado por CPRM e IPH-UFRGS. Estes dados foram utilizados para determinar a precipitação média anual, parâmetros (expoentes e coeficientes) de GH e de GF. Com dados observados de sete eventos, ocorridos simultaneamente nas respectivas bacias, calibrou-se o modelo GIUH. Após calibrado o modelo, através de uma regressão multivariada, foram ajustadas equações lineares e potenciais que relacionam (velocidade) com parâmetros de GH, GF e Pma, visando regionalizar que é um parâmetro de entrada para a geração do GIUH. Com a inserção destes novos parâmetros validou-se o modelo, aplicando-o em outro evento distinto, no qual se pode observar que o modelo apresentou bons resultados quando comparado com os valores observados. / Because of the lack in hydrological time series or even the shortage of monitored data in the basins of interest, hydrological regionalization is configured as a good tool to fill this shortage, making it useful for water resource understanding and its management. In hydrology, there are methodologies that address the regionalization of environmental data, such as cluster analysis, the flow duration curve, multiple regression, etc. However, the main objective of this study is to develop a method of regionalization to estimate peak flows in watersheds. Thus, a method to use the model Geomorphological Instant Unit Hydrograph (GIUH), with the insertion of new input parameters, that is, hydraulic geometry (HG), fractal geometry (FG) and mean annual rainfall (Pma) was proposed. As a case study, this method was applied to the Ijuí river basin, located in the northwestern region of Rio Grande do Sul State. For this, several specific objectives were: Verification of the spatial homogeneity of the rainfall regime in the basin; determination of the mathematical relationships of HG in the cross section of outfall of each basin; determination of FG values for each basin; insertion of HG and FG information into GIUH. The data used in this study (daily rainfall data, cross sections profile, daily water-level data, daily discharge data) were observed and measured in nine embedded sub-basins inside the Ijuí river basin. The monitoring was carried out by CPRM and IPH-UFRGS. These data were used to determine the Pma, parameters (exponents and coefficients) of HG and FG. With data observed in seven events, occurred simultaneously in the respective basins, the GIUH model was calibrated. After the model calibration, linear and potential equations relating (speed) with parameters of HG, FG and Pma, that aimed to regionalize which is an input parameter for the generation of GIUH, were adjusted through a multivariate regression. With the insertion of these new parameters, the model was validated in another distinct event occurred in the basin, in which it can be observed the model showed good results when compared with observed values.

Em virtude da existência de falhas em séries históricas hidrológicas ou até mesmo da não existência de dados monitorados nas bacias de interesse, a regionalização hidrológica se configura como uma ferramenta propícia para preencher essa lacuna, tornando-se útil para o conhecimento e a gestão dos recursos hídricos. Existe na literatura da hidrologia uma gama de metodologias que abordam a regionalização de dados ambientais, como a análise de agrupamento, a curva de permanência, a regressão múltipla, entre outros. No entanto, o objetivo do presente trabalho foi regionalizar vazões máximas a partir do hidrograma unitário instantâneo geomorfológico em bacias embutidas, com inserção da geometria hidráulica e geometria fractal. Para tal, propõe-se uma metodologia, inserindo ao modelo do Hidrograma Unitário Instantâneo Geomorfológico (GIUH), novos parâmetros de “entrada”, a geometria hidráulica (GH), a geometria fractal (GF) e a precipitação média anual (Pma). Aplicou-se esta metodologia na bacia do rio Ijuí, localizada na região noroeste do Estado do Rio Grande do Sul. Para isto, foram necessárias as seguintes etapas de trabalho: determinar o comportamento pluviométrico da bacia em estudo; determinar as relações matemáticas (expoentes e coeficientes) da GH na seção transversal do exutório de cada bacia; determinar os valores da GF para cada bacia e inserir as informações da GH e da GF no GIUH. Os dados utilizados no presente estudo (dados de precipitações diárias, perfil topobatimétrico das seções, dados diários de cota, e dados diários de vazões e medições de vazões medidas em campo) foram observados e medidos em nove sub-bacias embutidas à bacia do rio Ijuí, monitoramento realizado por CPRM e IPH-UFRGS. Estes dados foram utilizados para determinar a precipitação média anual, parâmetros (expoentes e coeficientes) de GH e de GF. Com dados observados de sete eventos, ocorridos simultaneamente nas respectivas bacias, calibrou-se o modelo GIUH. Após calibrado o modelo, através de uma regressão multivariada, foram ajustadas equações lineares e potenciais que relacionam (velocidade) com parâmetros de GH, GF e Pma, visando regionalizar que é um parâmetro de entrada para a geração do GIUH. Com a inserção destes novos parâmetros validou-se o modelo, aplicando-o em outro evento distinto, no qual se pode observar que o modelo apresentou bons resultados quando comparado com os valores observados. / Because of the lack in hydrological time series or even the shortage of monitored data in the basins of interest, hydrological regionalization is configured as a good tool to fill this shortage, making it useful for water resource understanding and its management. In hydrology, there are methodologies that address the regionalization of environmental data, such as cluster analysis, the flow duration curve, multiple regression, etc. However, the main objective of this study is to develop a method of regionalization to estimate peak flows in watersheds. Thus, a method to use the model Geomorphological Instant Unit Hydrograph (GIUH), with the insertion of new input parameters, that is, hydraulic geometry (HG), fractal geometry (FG) and mean annual rainfall (Pma) was proposed. As a case study, this method was applied to the Ijuí river basin, located in the northwestern region of Rio Grande do Sul State. For this, several specific objectives were: Verification of the spatial homogeneity of the rainfall regime in the basin; determination of the mathematical relationships of HG in the cross section of outfall of each basin; determination of FG values for each basin; insertion of HG and FG information into GIUH. The data used in this study (daily rainfall data, cross sections profile, daily water-level data, daily discharge data) were observed and measured in nine embedded sub-basins inside the Ijuí river basin. The monitoring was carried out by CPRM and IPH-UFRGS. These data were used to determine the Pma, parameters (exponents and coefficients) of HG and FG. With data observed in seven events, occurred simultaneously in the respective basins, the GIUH model was calibrated. After the model calibration, linear and potential equations relating (speed) with parameters of HG, FG and Pma, that aimed to regionalize which is an input parameter for the generation of GIUH, were adjusted through a multivariate regression. With the insertion of these new parameters, the model was validated in another distinct event occurred in the basin, in which it can be observed the model showed good results when compared with observed values.

Em virtude da existência de falhas em séries históricas hidrológicas ou até mesmo da não existência de dados monitorados nas bacias de interesse, a regionalização hidrológica se configura como uma ferramenta propícia para preencher essa lacuna, tornando-se útil para o conhecimento e a gestão dos recursos hídricos. Existe na literatura da hidrologia uma gama de metodologias que abordam a regionalização de dados ambientais, como a análise de agrupamento, a curva de permanência, a regressão múltipla, entre outros. No entanto, o objetivo do presente trabalho foi regionalizar vazões máximas a partir do hidrograma unitário instantâneo geomorfológico em bacias embutidas, com inserção da geometria hidráulica e geometria fractal. Para tal, propõe-se uma metodologia, inserindo ao modelo do Hidrograma Unitário Instantâneo Geomorfológico (GIUH), novos parâmetros de “entrada”, a geometria hidráulica (GH), a geometria fractal (GF) e a precipitação média anual (Pma). Aplicou-se esta metodologia na bacia do rio Ijuí, localizada na região noroeste do Estado do Rio Grande do Sul. Para isto, foram necessárias as seguintes etapas de trabalho: determinar o comportamento pluviométrico da bacia em estudo; determinar as relações matemáticas (expoentes e coeficientes) da GH na seção transversal do exutório de cada bacia; determinar os valores da GF para cada bacia e inserir as informações da GH e da GF no GIUH. Os dados utilizados no presente estudo (dados de precipitações diárias, perfil topobatimétrico das seções, dados diários de cota, e dados diários de vazões e medições de vazões medidas em campo) foram observados e medidos em nove sub-bacias embutidas à bacia do rio Ijuí, monitoramento realizado por CPRM e IPH-UFRGS. Estes dados foram utilizados para determinar a precipitação média anual, parâmetros (expoentes e coeficientes) de GH e de GF. Com dados observados de sete eventos, ocorridos simultaneamente nas respectivas bacias, calibrou-se o modelo GIUH. Após calibrado o modelo, através de uma regressão multivariada, foram ajustadas equações lineares e potenciais que relacionam (velocidade) com parâmetros de GH, GF e Pma, visando regionalizar que é um parâmetro de entrada para a geração do GIUH. Com a inserção destes novos parâmetros validou-se o modelo, aplicando-o em outro evento distinto, no qual se pode observar que o modelo apresentou bons resultados quando comparado com os valores observados. / Because of the lack in hydrological time series or even the shortage of monitored data in the basins of interest, hydrological regionalization is configured as a good tool to fill this shortage, making it useful for water resource understanding and its management. In hydrology, there are methodologies that address the regionalization of environmental data, such as cluster analysis, the flow duration curve, multiple regression, etc. However, the main objective of this study is to develop a method of regionalization to estimate peak flows in watersheds. Thus, a method to use the model Geomorphological Instant Unit Hydrograph (GIUH), with the insertion of new input parameters, that is, hydraulic geometry (HG), fractal geometry (FG) and mean annual rainfall (Pma) was proposed. As a case study, this method was applied to the Ijuí river basin, located in the northwestern region of Rio Grande do Sul State. For this, several specific objectives were: Verification of the spatial homogeneity of the rainfall regime in the basin; determination of the mathematical relationships of HG in the cross section of outfall of each basin; determination of FG values for each basin; insertion of HG and FG information into GIUH. The data used in this study (daily rainfall data, cross sections profile, daily water-level data, daily discharge data) were observed and measured in nine embedded sub-basins inside the Ijuí river basin. The monitoring was carried out by CPRM and IPH-UFRGS. These data were used to determine the Pma, parameters (exponents and coefficients) of HG and FG. With data observed in seven events, occurred simultaneously in the respective basins, the GIUH model was calibrated. After the model calibration, linear and potential equations relating (speed) with parameters of HG, FG and Pma, that aimed to regionalize which is an input parameter for the generation of GIUH, were adjusted through a multivariate regression. With the insertion of these new parameters, the model was validated in another distinct event occurred in the basin, in which it can be observed the model showed good results when compared with observed values.

Neste estudo, foi realizada uma revisão dos problemas observados na modelagem chuva-vazão, que influenciam a incerteza das condições iniciais dos processos de previsão de vazão. Foi realizada, também, uma revisão do estado da arte de alguns dos modelos de previsão de vazão de curto prazo utilizados no Brasil e, por último, uma revisão das metodologias de atualização de dados empregadas em trabalhos passados. Mas o principal enfoque deste estudo foi à elaboração de uma metodologia de atualização de dados de entrada, baseada na correção do desvio entre a vazão de saída de um modelo hidrológico e a vazão observada, por meio da perturbação dos dados de entrada de precipitação. O estudo de caso está composto por três bacias: Bacia do rio Ijuí, Bacia do rio Tesouras e a Bacia do rio Canoas. Estas bacias foram escolhidas, pois apresentam características distintas, tanto físicas quanto climáticas e, além disso, pela existência de estudos prévios com o modelo hidrológico utilizado neste trabalho. O processo de avaliação do método foi realizado em três etapas: 1) utilizando séries sintéticas; 2) utilizando séries reais; 3) previsão de vazões com atualização de dados. As duas primeiras etapas utilizaram o modelo em modo atualização (“off-line”) e, a última, o modelo em modo de previsão (“on-line”). Para a aplicação do método é necessário estabelecer condições de parada, sendo então, propostos dois conjuntos de critérios de parada. Com isto, foi estabelecido um conjunto adequado de critérios para que estes fiquem fixos para possibilitar futuras aplicações em outros modelos ou em outros estudos de casos. A técnica de previsão de vazão de curto prazo utilizada foi com base na chuva prevista, sendo adotada a previsão de chuva conhecida ou perfeita. Foram geradas previsões diárias de até 7 dias, durante 20 dias contínuos, escolhendo-se dois eventos de diferentes características em cada uma das bacias do estudo de caso. Em modo previsão os resultados se mostraram promissores, o objetivo desejado inicialmente foi atingido pelos dois conjuntos de critérios de parada propostos. Conseguiu-se ter um ganho significativo até o quarto dia de previsão, como, também, melhoras nos períodos de subidas do hidrograma, porém nos períodos de estiagens o ganho foi quase nulo. Além disso, este trabalho mostrou a viabilidade da utilização do modelo IPH II para a geração de previsões de vazões baseadas em previsão de chuva. / In this study a review of the problems observed in rainfall-runoff modeling has been made, which influence the uncertainty of initial conditions of flow forecasting processes, as well as a review of the state of the art of some of the short-term flow forecasting models used in Brazil and the data update methodologies used in many past jobs. However the focus of this study has been the development of a data entry update methodology based on the correction of the deviation between the output flow of a hydrological model and the observed flow, by means of the disruption of rainfall input data. The case study is composed of the three river basins: River Ijuí, River Tesouras and Canoas. These basins have been chosen due to their different characteristics, both physical and climate, besides having been used in previous studies of the hydrological model used. The evaluation process of the method is done in three steps: 1) using synthetic series; 2) using real series; 3) stream flow forecasting with data update, the first two with the model in update mode ("off-line") and the last in predict mode ("on-line"). For the application of this method is necessary to establish stopping conditions for application, and for this have been proposed two sets of stop criteria. With this, intended to establish an appropriate set of criteria so that they become fixed to permit future applications in other models. The short-term flow forecasting technique used has been based on the forecast rain, adopted the rain forecast known or perfect. Predictions have been generated daily up to 7 days, for 20 consecutive days, choosing two events of different features in each case study basins. In predict mode the results have been promissory, the desired goal initially achieved by the two sets of proposed stopping criteria. It was possible to have a significant gain until the fourth day forecast also improvements in periods of hydrograph increases but not during periods of drought the gain was almost nil. This work has also showed the ability to generate predictions of rain forecast based flow as the IPH II model in real time.

Neste estudo, foi realizada uma revisão dos problemas observados na modelagem chuva-vazão, que influenciam a incerteza das condições iniciais dos processos de previsão de vazão. Foi realizada, também, uma revisão do estado da arte de alguns dos modelos de previsão de vazão de curto prazo utilizados no Brasil e, por último, uma revisão das metodologias de atualização de dados empregadas em trabalhos passados. Mas o principal enfoque deste estudo foi à elaboração de uma metodologia de atualização de dados de entrada, baseada na correção do desvio entre a vazão de saída de um modelo hidrológico e a vazão observada, por meio da perturbação dos dados de entrada de precipitação. O estudo de caso está composto por três bacias: Bacia do rio Ijuí, Bacia do rio Tesouras e a Bacia do rio Canoas. Estas bacias foram escolhidas, pois apresentam características distintas, tanto físicas quanto climáticas e, além disso, pela existência de estudos prévios com o modelo hidrológico utilizado neste trabalho. O processo de avaliação do método foi realizado em três etapas: 1) utilizando séries sintéticas; 2) utilizando séries reais; 3) previsão de vazões com atualização de dados. As duas primeiras etapas utilizaram o modelo em modo atualização (“off-line”) e, a última, o modelo em modo de previsão (“on-line”). Para a aplicação do método é necessário estabelecer condições de parada, sendo então, propostos dois conjuntos de critérios de parada. Com isto, foi estabelecido um conjunto adequado de critérios para que estes fiquem fixos para possibilitar futuras aplicações em outros modelos ou em outros estudos de casos. A técnica de previsão de vazão de curto prazo utilizada foi com base na chuva prevista, sendo adotada a previsão de chuva conhecida ou perfeita. Foram geradas previsões diárias de até 7 dias, durante 20 dias contínuos, escolhendo-se dois eventos de diferentes características em cada uma das bacias do estudo de caso. Em modo previsão os resultados se mostraram promissores, o objetivo desejado inicialmente foi atingido pelos dois conjuntos de critérios de parada propostos. Conseguiu-se ter um ganho significativo até o quarto dia de previsão, como, também, melhoras nos períodos de subidas do hidrograma, porém nos períodos de estiagens o ganho foi quase nulo. Além disso, este trabalho mostrou a viabilidade da utilização do modelo IPH II para a geração de previsões de vazões baseadas em previsão de chuva. / In this study a review of the problems observed in rainfall-runoff modeling has been made, which influence the uncertainty of initial conditions of flow forecasting processes, as well as a review of the state of the art of some of the short-term flow forecasting models used in Brazil and the data update methodologies used in many past jobs. However the focus of this study has been the development of a data entry update methodology based on the correction of the deviation between the output flow of a hydrological model and the observed flow, by means of the disruption of rainfall input data. The case study is composed of the three river basins: River Ijuí, River Tesouras and Canoas. These basins have been chosen due to their different characteristics, both physical and climate, besides having been used in previous studies of the hydrological model used. The evaluation process of the method is done in three steps: 1) using synthetic series; 2) using real series; 3) stream flow forecasting with data update, the first two with the model in update mode ("off-line") and the last in predict mode ("on-line"). For the application of this method is necessary to establish stopping conditions for application, and for this have been proposed two sets of stop criteria. With this, intended to establish an appropriate set of criteria so that they become fixed to permit future applications in other models. The short-term flow forecasting technique used has been based on the forecast rain, adopted the rain forecast known or perfect. Predictions have been generated daily up to 7 days, for 20 consecutive days, choosing two events of different features in each case study basins. In predict mode the results have been promissory, the desired goal initially achieved by the two sets of proposed stopping criteria. It was possible to have a significant gain until the fourth day forecast also improvements in periods of hydrograph increases but not during periods of drought the gain was almost nil. This work has also showed the ability to generate predictions of rain forecast based flow as the IPH II model in real time.

O objetivo deste trabalho foi propor uma metodologia para investigar os possíveis efeitos das mudanças climáticas na disponibilidade hídrica e as alterações da demanda hídrica no futuro, através de uma abordagem estocástica, que considera projeções climáticas, hidrológicas, populacionais e agropecuárias. O trabalho foi aplicado à bacia hidrográfica do rio Ijuí, noroeste do Rio Grande do Sul, Brasil. A metodologia foi composta por cinco módulos, envolvendo: i) a modelagem hidrológica para transformação da precipitação e evapotranspiração em vazão, utilizando Redes Neurais Artificiais (RNAs), ii) a correção e análise dos cenários climáticos para o futuro, oriundos do modelo Eta CPTEC/HadCM3, iii) a modelagem estocástica das vazões mensais no futuro, iv) a modelagem estocástica das variáveis populacionais e agropecuárias para geração de séries de demanda hídrica no futuro e, v) a simulação do balanço hídrico para geração de curvas de regularização, objetivando uma análise da relação entre a disponibilidade e a demanda hídrica no futuro. Como resultados relacionados ao processo de modelagem hidrológica, destaca-se que o modelo com RNAs mais adequado para a simulação das vazões mensais apresentou apenas três variáveis de entrada, obtendo um coeficiente de Nash-Sutcliffe igual a 0,904. Através da análise de sensibilidade, foi observado que a RNA escolhida relacionou corretamente as variáveis de entrada com a saída da rede, respeitando os princípios físicos envolvidos no sistema hidrológico. Quanto à análise dos cenários climáticos e vazões resultantes do processo de modelagem hidrológica, as diferenças entre os valores simulados com base no modelo Eta e os valores observados, no período de avaliação dos modelos (1976-1990), atingiram erros algumas vezes superiores a 20%. A vazão média de longo período, por exemplo, apresentou uma alteração de 141,6 m³/s (1961-1990) para 200,3 m³/s (2011-2040). Também foi observado um incremento na vazão média e no desvio padrão mensal entre os meses de janeiro e outubro. Entre os meses de fevereiro e junho, o percentual de aumento na vazão média mensal foi mais acentuado, superando o índice de 100%. Considerando-se os intervalos de confiança das estimativas de vazão para o futuro, pode-se concluir que existe uma tendência de aumento na variabilidade hidrológica no período entre 2011 e 2040, o que indica a possibilidade de ocorrência de séries temporais com períodos mais acentuados de estiagem e de cheias. Quanto às alterações na demanda hídrica, foi constatado que a tendência de crescimento das atividades agrícolas irrigadas no período analisado é bem superior à tendência observada em relação à criação animal e ao abastecimento humano. Mantida a tendência e os resíduos modelados entre 2003 e 2010, a média das séries estocásticas geradas para o futuro indica que haverá 1.954 km² de áreas irrigadas em 2040, fazendo com que a demanda aumente de 6,3 m³/s (2011) para 28 m³/s (2040), no mês de maior demanda hídrica (janeiro). Na etapa final, ao calcular a razão entre a demanda para usos consuntivos e a disponibilidade hídrica (demanda/disponibilidade), no período entre 2011 e 2040, foi observada uma tendência de aumento neste percentual ao longo dos anos. Em média, a relação demanda/disponibilidade em 2011 foi de apenas 6,06%, variando entre 0,81% (maio) e 20,15% (dezembro). Já em 2040 esta proporção aumentou para 13,82%, variando entre 1,09% (maio) e 43,3% (dezembro). Quanto às mudanças nas curvas de regularização obtidas através da simulação do balanço hídrico em um reservatório fictício, os resultados atestam que, em caso de confirmação do cenário de mudança climática utilizado, haverá a necessidade de reservatórios com capacidade cada vez maior para atender à demanda para usos consuntivos, em virtude do agravamento das estiagens no início do verão. / The purpose of this study was to propose a methodology to investigate the possible effects of climate change on water availability and changes in water requirement in the future, through a stochastic approach that considers climate, hydrological, agricultural and population projections. The method was applied to Ijuí river basin, northwest of Rio Grande do Sul, Brazil. The methodology consisted of five modules, involving: i) hydrological modeling of monthly flows using Artificial Neural Networks (ANNs), ii) correction and analysis of climate scenarios for the future, derived from the Eta model CPTEC / HadCM3, iii) the stochastic modeling of monthly flows in the future, iv) the stochastic modeling of population and agricultural variables to generate water requirement series in the future and, v) the simulation of the water balance for the generation of curves regularization aiming an analysis of the relationship between water availability and water requirement in the future. Regarding the results of the hydrologic modeling, it is highlighted that ANN model more suitable model for the flow simulation presented only three input variables, obtaining a Nash-Sutcliffe coefficient equal to 0.904. It was observed, through sensitivity analysis, that the ANN related correctly chosen input variables with the output of the network, respecting the physical principles involved in the hydrological system. The analysis of climate scenarios and flows resulting from the hydrologic modeling process showed that the differences between the simulated values based on the Eta model and the observed values for the period of assessment models (1976-1990), errors sometimes reached more than 20 %. Therefore, one must consider that these uncertainties will be replicated in future scenarios, as to analysis of the effects of climate change on water availability. Overall, the results related to stochastic modeling of monthly flows for the future (2011-2040) showed a tendency to increase in flows. The average flow of long period, for example, introduced an amendment to 141.6 m³ / s (1961-1990) to 200.3 m³ / s (2011-2040). We observe an increase in the average flow and monthly standard deviation between January and October. The percentage increase in the monthly average flow was more pronounced between the months of February and June, exceeding the rate of 100%. Considering the confidence intervals of the estimates of flow for the future, it can be concluded that there is an increasing trend in hydrological variability in the period between 2011 and 2040, which indicates the possibility of time series with more severe periods of drought and flood. We found an increasing trend of irrigated agricultural activities above the trend towards livestock and human consumption. If the trend and residues modeled between 2003 and 2010 is maintained, irrigated areas in 2040 should reach 1,954 km², increasing water demand of 6.3 m³ / s (2011) to 28 m³ / s (2040), in the month of higher water demand (in January). The final step is to calculate the ratio between the demand for consumptive uses and water availability (demand / availability), we observe an increasing trend in the percentage in the period between 2011 and 2040. On average, the demand / availability in 2011 was only 6.06%, with values between 0.81% (May) to 20.15% (December). By 2040, this proportion increased to 13.82%, with values between 1.09% (May) to 43.3% (December). Finally, with regard to changes in the curves obtained for regularization by simulating the water balance in a fictitious reservoir, the results show that there is a need for reservoirs with increasing capacity to meet the demand for consumptive uses, upon confirmation of the scenario climate change used, because of worsening drought in early summer.

Neste estudo, foi realizada uma revisão dos problemas observados na modelagem chuva-vazão, que influenciam a incerteza das condições iniciais dos processos de previsão de vazão. Foi realizada, também, uma revisão do estado da arte de alguns dos modelos de previsão de vazão de curto prazo utilizados no Brasil e, por último, uma revisão das metodologias de atualização de dados empregadas em trabalhos passados. Mas o principal enfoque deste estudo foi à elaboração de uma metodologia de atualização de dados de entrada, baseada na correção do desvio entre a vazão de saída de um modelo hidrológico e a vazão observada, por meio da perturbação dos dados de entrada de precipitação. O estudo de caso está composto por três bacias: Bacia do rio Ijuí, Bacia do rio Tesouras e a Bacia do rio Canoas. Estas bacias foram escolhidas, pois apresentam características distintas, tanto físicas quanto climáticas e, além disso, pela existência de estudos prévios com o modelo hidrológico utilizado neste trabalho. O processo de avaliação do método foi realizado em três etapas: 1) utilizando séries sintéticas; 2) utilizando séries reais; 3) previsão de vazões com atualização de dados. As duas primeiras etapas utilizaram o modelo em modo atualização (“off-line”) e, a última, o modelo em modo de previsão (“on-line”). Para a aplicação do método é necessário estabelecer condições de parada, sendo então, propostos dois conjuntos de critérios de parada. Com isto, foi estabelecido um conjunto adequado de critérios para que estes fiquem fixos para possibilitar futuras aplicações em outros modelos ou em outros estudos de casos. A técnica de previsão de vazão de curto prazo utilizada foi com base na chuva prevista, sendo adotada a previsão de chuva conhecida ou perfeita. Foram geradas previsões diárias de até 7 dias, durante 20 dias contínuos, escolhendo-se dois eventos de diferentes características em cada uma das bacias do estudo de caso. Em modo previsão os resultados se mostraram promissores, o objetivo desejado inicialmente foi atingido pelos dois conjuntos de critérios de parada propostos. Conseguiu-se ter um ganho significativo até o quarto dia de previsão, como, também, melhoras nos períodos de subidas do hidrograma, porém nos períodos de estiagens o ganho foi quase nulo. Além disso, este trabalho mostrou a viabilidade da utilização do modelo IPH II para a geração de previsões de vazões baseadas em previsão de chuva. / In this study a review of the problems observed in rainfall-runoff modeling has been made, which influence the uncertainty of initial conditions of flow forecasting processes, as well as a review of the state of the art of some of the short-term flow forecasting models used in Brazil and the data update methodologies used in many past jobs. However the focus of this study has been the development of a data entry update methodology based on the correction of the deviation between the output flow of a hydrological model and the observed flow, by means of the disruption of rainfall input data. The case study is composed of the three river basins: River Ijuí, River Tesouras and Canoas. These basins have been chosen due to their different characteristics, both physical and climate, besides having been used in previous studies of the hydrological model used. The evaluation process of the method is done in three steps: 1) using synthetic series; 2) using real series; 3) stream flow forecasting with data update, the first two with the model in update mode ("off-line") and the last in predict mode ("on-line"). For the application of this method is necessary to establish stopping conditions for application, and for this have been proposed two sets of stop criteria. With this, intended to establish an appropriate set of criteria so that they become fixed to permit future applications in other models. The short-term flow forecasting technique used has been based on the forecast rain, adopted the rain forecast known or perfect. Predictions have been generated daily up to 7 days, for 20 consecutive days, choosing two events of different features in each case study basins. In predict mode the results have been promissory, the desired goal initially achieved by the two sets of proposed stopping criteria. It was possible to have a significant gain until the fourth day forecast also improvements in periods of hydrograph increases but not during periods of drought the gain was almost nil. This work has also showed the ability to generate predictions of rain forecast based flow as the IPH II model in real time.