Entender como o balanço hídrico de uma bacia hidrográfica é afetado pela conversão de florestas em cultivos agrícolas e pastagens permite avaliar os possíveis impactos da mudança de uso e cobertura do solo na sustentabilidade regional. Com o modelo hidrológico de grande escala VIC (Variable Infiltration Capacity) calibrado para as condições locais simulou-se os possíveis efeitos em três cenários de substituição da cobertura vegetal na bacia do rio Ji-Paraná, Rondônia. Um cenário imagina a substituição total da floresta pela cultura da soja, e nessas condições a vazão do rio aumentou em 28% durante o período chuvoso, e em até 70% na época seca, quando comparados às vazões atuais. Quando a substituição foi por pastagens esse aumento foi um pouco menor, 11% no período chuvoso e 16% no período seco. Esses dois cenários mutuamente exclusivos foram selecionados por representar condições extremas de uso do solo. Um terceiro cenário simulou a possível condição original da bacia coberta totalmente pela floresta. Esse último cenário permite inferir sobre as possíveis conseqüências das mudanças já ocorridas visto que as medidas de vazão são recentes (menos de 30 anos). Nessa condição a vazão sofreu redução de 9% durante o período chuvoso e de 20% no período seco. O modelo indicou ainda redução de 30% na evapotranspiração dessas culturas, durante o período seco, quando comparado ao cenário de floresta. / The understanding of how the water balance of a hydrographic basin is affected by the conversion of forests into crops and pasture allow to evaluate the possible impacts of the land use and land cover changes in the regional sustainability. Using a macro-scale hydrologic VIC (Variable Infiltration Capacity) model calibrated for local conditions we simulated the possible effects on the hydrology under three scenarios of land cover substitution of the Ji-Paraná basin, state of Rondônia (western region of Brazil). One scenario simulated the total replacement of forest by soybeans crops, under this condition the outflow of the river increased in 28% during the rainy period, and up to 70% at the dry period, when comparative to the current outflows. When forest was replaced by pastures, this increase was a little lower, 11% in rainy season and 16% in the dry period. These two exclusive scenarios have been selected by representing extreme conditions of land use. One third scenario simulated the possible original condition of the basin covered by forest. This last scenario allows to infer on the possible consequences of the actual changes since recent measures of outflow (less than 30 years). In this condition the outflow suffered a reduction of 9% during the rainy period and 20% in the dry period. The model indicated a decrease of 30% in evapotranspiration for these crops in dry period compared to the forest scenario.

Entender como o balanço hídrico de uma bacia hidrográfica é afetado pela conversão de florestas em cultivos agrícolas e pastagens permite avaliar os possíveis impactos da mudança de uso e cobertura do solo na sustentabilidade regional. Com o modelo hidrológico de grande escala VIC (Variable Infiltration Capacity) calibrado para as condições locais simulou-se os possíveis efeitos em três cenários de substituição da cobertura vegetal na bacia do rio Ji-Paraná, Rondônia. Um cenário imagina a substituição total da floresta pela cultura da soja, e nessas condições a vazão do rio aumentou em 28% durante o período chuvoso, e em até 70% na época seca, quando comparados às vazões atuais. Quando a substituição foi por pastagens esse aumento foi um pouco menor, 11% no período chuvoso e 16% no período seco. Esses dois cenários mutuamente exclusivos foram selecionados por representar condições extremas de uso do solo. Um terceiro cenário simulou a possível condição original da bacia coberta totalmente pela floresta. Esse último cenário permite inferir sobre as possíveis conseqüências das mudanças já ocorridas visto que as medidas de vazão são recentes (menos de 30 anos). Nessa condição a vazão sofreu redução de 9% durante o período chuvoso e de 20% no período seco. O modelo indicou ainda redução de 30% na evapotranspiração dessas culturas, durante o período seco, quando comparado ao cenário de floresta. / The understanding of how the water balance of a hydrographic basin is affected by the conversion of forests into crops and pasture allow to evaluate the possible impacts of the land use and land cover changes in the regional sustainability. Using a macro-scale hydrologic VIC (Variable Infiltration Capacity) model calibrated for local conditions we simulated the possible effects on the hydrology under three scenarios of land cover substitution of the Ji-Paraná basin, state of Rondônia (western region of Brazil). One scenario simulated the total replacement of forest by soybeans crops, under this condition the outflow of the river increased in 28% during the rainy period, and up to 70% at the dry period, when comparative to the current outflows. When forest was replaced by pastures, this increase was a little lower, 11% in rainy season and 16% in the dry period. These two exclusive scenarios have been selected by representing extreme conditions of land use. One third scenario simulated the possible original condition of the basin covered by forest. This last scenario allows to infer on the possible consequences of the actual changes since recent measures of outflow (less than 30 years). In this condition the outflow suffered a reduction of 9% during the rainy period and 20% in the dry period. The model indicated a decrease of 30% in evapotranspiration for these crops in dry period compared to the forest scenario.

Muitos rios brasileiros ainda não são monitorados. A carência de informações relevantes costuma gerar diversos problemas para a administração pública. Por vezes, essa falta de dados pode ser compensada por meio de modelagem hidrológica, que requer um conhecimento prévio sobre a bacia a ser estudada. Atualmente, a mudança no uso e cobertura do solo em bacias hidrográficas é um dos temas mais abordados nas pesquisas hidrológicas, podendo a avaliação dos impactos causados por essa ser feita através de modelagem hidrológica. O presente trabalho utilizou o framework JAMS (Jena Adaptable Modelling System) na elaboração de um modelo hidrológico para a bacia do Ribeirão da Onça, a qual está localizada em zona de afloramento do Sistema Aquífero Guarani, um dos mais importantes aquíferos transfronteiriços do mundo. A bacia é predominantemente rural, logo, seu uso e ocupação do solo variam ao longo do tempo. Sendo assim, objetivou-se avaliar os efeitos das alterações de uso do solo no regime hidrológico da bacia por meio da elaboração de múltiplos modelos hidrológicos no JAMS/J2K, os quais foram calibrados independentemente (de 2008 a 2015) e validados por um modelo atual (2017), a fim de se gerar uma parametrização capaz de predizer os efeitos hidrológicos decorrentes de alterações no uso e ocupação do solo da bacia. Previamente à elaboração dos modelos, procedeu-se à validação dos dados hidrológicos e climatológicos coletados e disponíveis da bacia, por meio da análise das correlações entre as medições dos equipamentos, feita por programa elaborado em Python. Em seguida, elaboraram-se mapas de uso do solo para os anos de 2008, 2011, 2013, 2015 e 2017. Então, os modelos com seus conjuntos de URHs (Unidades de Resposta Hidrológica) específicos foram calibrados, e os parâmetros ótimos encontrados para cada modelo foram aplicados nos demais para identificação de quais poderiam ser os mais representativos. Durante esta etapa, verificou-se que o modelo de 2013 comportava-se anomalamente, devido à estiagem ocorrida em seu período de calibração, o que justificou sua retirada das etapas seguintes. Em seguida, um programa criado em Python permitiu que os arquivos .dat gerados durante a calibração fossem analisados visualmente, por meio de gráficos de dispersão e plots violinos, embasando a tomada de decisão relativa à redução da amplitude de variação dos parâmetros para uma posterior busca manual por parâmetros representativos temporalmente. Os parâmetros encontrados produziram modelos com NSE variando de 0,25 a 0,39; PBIAS de -20,98 a -0,74 e R2 de 0,45 a 0,65, sendo que o modelo de validação (2017) obteve NSE de 0,26; PBIAS de -1,78 e R2 de 0,45; indicando que a parametrização encontrada, apesar de não conseguir produzir modelos que eficientemente reproduzam os picos no escoamento, é capaz de estimar satisfatoriamente o escoamento de base, mesmo em condições de mudanças de uso e ocupação do solo. Com isso, realizou-se a aplicação do conjunto de parâmetros em cenários hipotéticos de uso e ocupação do solo, que produziu resultados coerentes com o que se espera. Além disso, também se realizou a setorização do modelo, utilizando os dados de vazão de duas calhas Parshall instaladas na bacia. No entanto, não houve êxito na setorização, evidenciado pelos valores de NSE (-35,41 e 88,08), PBIAS (118,63 e 118,81) e R2 (0,15 e 0,12). O fraco desempenho na setorização pode ser corrigido calibrando-se o modelo espacialmente, em adição à calibração temporal, ou seja, com múltiplos dados de entrada de vazão, localizados em pontos distintos na bacia. / Many Brazilian rivers are not monitored. The lack of relevant information may generate multiple problems for public administration. Sometimes this data may be supplied through hydrological modelling, which requires a previous knowledge regarding the watershed that will be studied. Currently, the land use and cover change in watersheds is one of the most researched themes in the hydrological scientific community, with the impacts caused by it being able t obe assessed by hydrological modelling. In that sense, this work has used the framework JAMS (Jena Adaptable Modelling System) in the elaboration of a hydrological model for the Ribeirão da Onça catchment, which is located in an outcrop zone of the Guarani Aquifer System, one of the largest transboundary aquifers in the world. The catchment is mainly rural; thus, its land use and occupation vary heavily over time. In this context, the intent of this work was to evaluate the effects of the land use/cover changes in the hydrological processes through the elaboration of multiple J2K/JAMS hydrological models, which were calibrated individually (2008 through 2015) and validated with a recent model (2017), with the goal of creating a model that is able to predict long term hydrological effects of land use/cover changes in the catchment. Before creating the models, a validation of the hydrological and climatic data available in the catchment was done, through the analysis of the correlations between the measures, achieved with the use of a Python software. After that, land use maps were elaborated for the years 2008, 2011, 2013, 2015 and 2017. Then, the models with their HRU (Hydrological Response Units) specific sets were calibrated, then the optimal parameters for each model were applied on the other ones, to assess which were the most representative. During this step, the 2013 model was deemed anomalous, due to the drought that occurred during its calibration period, which justified its removal from the following stages. After that, an application made in Python allowed the .dat files generated during calibration to be visually analysed, through scatter and violin plots, aiding the decisions regarding the new maximum and minimum values for the parameters, preceding a manual search for the globally representative parameters set. The set that was found produced models with NSE varying from 0.25 to 0.39, PBIAS from -20,98 to -0,74 and R2 from 0,45 to 0,65, being that the validation model (2017) achieved an NSE of 0.26; PBIAS of -1.78 and R2 of 0.45, meaning that the parameters found, despite not being able to effectively reproduce the runnof peak values, is able to satisfactorily estimate the base runoff, even in land use and cover change conditions. With that, the parameters set found was applied in hypothetical scenarios of land use and cover, which produced coherent results with what was expected. A model sectorization was also attempted, using discharge data from two Parshall flumes installed in the catchment. However, there was no success in the attempt, evidenced by the NSE (-35.41 and 88.08), PBIAS (118.63 and 118.81) and R2 (0.15 and 0.12) values. The weak performance of the sectorization may be fixed by calibrating the model spatially, in addition to the calibration in regards to time. In other words, with multiple input discharge data, located in distinct points inside the catchment.

Les zones humides sont écosystèmes reconnus de vitale importance pour la conservation de la biodiversité et pour un développement soutenable. En Colombie, 26 % du territoire continental national est couvert de ces écosystèmes. Le complexe de zones humides urbaines de Bogota, en fait partie, avec 15 écosystèmes, dont la Convention Ramsar reconnaît 11. Ils sont uniques et jouent un rôle important dans l’approvisionnement des services écosystèmes à la zone urbaine. Cependant, ces écosystèmes urbains font face à de nombreux défis en raison de leur emplacement. Les causes et les conséquences de leur transformation sont très complexes. En appliquant des approches des systèmes complexes, sa dynamique de changement peut être étudiée. Les automates cellulaires sont l’une des techniques largement utilisées dans la modélisation de la dynamique spatiotemporelle des changements de l’usage et de l’occupation des sols. Cette étude propose l’analyse et la simulation des zones humides urbaines en appliquant une approche hybride par un modèle couplé de chaîne de Markov, de réseaux de neurones artificiels et d’automates cellulaires, afin d’estimer leurs changements d’étendue pour les années 2016, 2022, 2028 et 2034 dans la ville de Bogota, en Colombie. Pour extraire le changement d’occupation et d’utilisation du sol, trois images analogues des années 1998, 2004 et 2010 ont été a utilisées. Les résultats ont montré une diminution de 0,30 % de la couverture des zones humides en douze ans. De plus, les résultats suggèrent que la couverture des zones humides représentera 1,97 % de la zone d’étude totale en 2034, représentant une probabilité de diminution de 14 % en 24 ans. D’ailleurs, en appliquant l’analyse d’intensité, il a été constaté que le gain de cultures et de pâturages cible la perte de zones humides. Bien dont ces écosystèmes soient protégés et d’utilisation restreinte, leur patron de réduction se poursuivra en 2034. La pertinence de ce projet réside dans sa contribution potentielle au processus décisionnel au sein de la ville et en tant qu’instrument de gestion des ressources naturelles. En outre, les résultats de cette étude pourraient aider à atteindre l’objectif de développement durable 6 « Eau propre et assainissement » et l’atténuation du changement climatique. / Wetlands are ecosystems recognized as being of vital importance for the conservation of biodiversity and for sustainable development. In Colombia, 26% of the national continental territory is covered by these ecosystems. The complex of urban wetlands of Bogota is one of them, with 15 ecosystems, of which the Ramsar Convention recognizes 11. They are unique and play an important role in providing ecosystem services to the urban area. However, these urban ecosystems face many challenges due to their location. The causes and consequences of their transformation are very complex. By applying complex systems approaches, the dynamics of change can be studied. Cellular automata is one of the widely used techniques in modeling the spatiotemporal dynamics of land use and land cover changes. This study proposes the analysis and simulation of urban wetlands by applying a hybrid approach through a coupled model of the Markov chain, artificial neural networks, and cellular automata, in order to estimate the extent of changes for the years 2016, 2022, 2028, and 2034 in the city of Bogota, Colombia. To extract the change in land cover and land use, three analogous images from the years 1998, 2004, and 2010 were used. The results showed a 0.30% decrease in wetland coverage in twelve years. Furthermore, the results suggest that wetland cover will be 1.97% of the total study area in 2034, representing a 14% probability of a decrease in 24 years. Moreover, by applying the intensity analysis, it was found that the gain of crop and pastureland targets the loss of wetlands. Although these ecosystems are protected and of limited use, their pattern of reduction will continue in 2034. The relevance of this project lies in its potential contribution to decision-making within the city and as a natural resource management tool. In addition, the results of this study could help achieve Sustainable Development Goal 6 “Clean Water and Sanitation” and climate change mitigation.