Na maior parte dos ecossistemas aquáticos a respiração excede a produção primária bruta autóctone, acarretando uma produção líquida de ecossistema negativa. Estudos recentes atribuem essa condição a processos de degradação de matéria orgânica alóctone, portanto o ciclo do carbono em corpos de água interiores deve estar pareado com o aporte de carbono orgânico originado na bacia hidrográfica. Este trabalho contribui para a melhor compreensão dos processos atuantes no ciclo de carbono em bacias hidrográficas, por meio de monitoramento de dados de campo, desenvolvimento e aplicação de modelagem matemática e simulação numérica. O estudo foi realizado utilizando dados de monitoramento na bacia hidrográfica do Rio Ijuí localizada no planalto meridional gaúcho. A exportação fluvial de carbono orgânico e inorgânico foi estimada a partir de dados de vazão e concentração. Um modelo baseado em processos para simulação da dinâmica de carbono, MGB-IPH-C, foi desenvolvido e acoplado ao modelo hidrológico MGB-IPH. O modelo hidrológico foi ajustado em diversos pontos de controle na bacia hidrográfica do Ijuí obtendo-se bons resultados, principalmente para as bacias de maior porte (>1000 km2). O modelo de carbono foi avaliado qualitativamente considerando a representação de processos conceituais e, quantitativamente, pela comparação das concentrações e fluxos simulados em relação aos obtidos pelos dados do monitoramento. Não foi possível identificar associações diretas entre as concentrações de carbono inorgânico ou orgânico e vazão, com base nos dados medidos em campo. As cargas médias de carbono nas bacias estudadas apresentaram valores abaixo da média global, na ordem de 25-40 kg.ha-1.ano-1 e 8-10 kg.ha-1.ano-1, para as frações inorgânica e orgânica, respectivamente. O MGB-IPH-C representou processos conceituais esperados, em especial, a acumulação no solo e o efeito da lavagem das águas sobre a concentração dos rios. Foi possível obter bons ajustes em escala anual para as cargas e concentrações médias de carbono na bacia de estudo. A simulação da dinâmica de carbono em ecossistemas aquáticos em pareamento com a bacia hidrográfica utilizando modelos conceituais determinísticos contribui para o entendimento dos processos operantes nesses sistemas e deve ser complementada por meio de análise de dados de monitoramento, em freqüência adequada à escala, com métodos empíricos. / In most aquatic ecosystems respiration exceeds autochtonous gross primary production leading to a negative net ecosystem production. Recent studies attributes this condition to allochtonous organic matter degradation processes, so the inland water carbon cycle should be linked to the input of organic carbon from the catchment. This work contributes to a better comprehension of processes operating in the carbon cycle in river basins, throughout development and application of mathematical modeling and numerical simulation. The study was conducted using data of the Ijuí river watershed, located in the Planalto Meridional Gaúcho. Fluvial exports of organic and inorganic carbon were estimated from data measured in field. A process-based model for carbon dynamics simulation, MGB-IPH-C, was developed and coupled to the hydrological model MGB-IPH. The hydrological model was calibrated to various control points in the Ijui river basin with good results, especially in larger subwatersheds (>1000 km2). The carbon model was evaluated considering the representation of carbon dynamics conceptual processes and by comparison of observed carbon concentrations and export rates obtained by simulation and monitoring data. The estimates of annual export of carbon in the study area were below the global average, in magnitude of 25-40 kg/ha.yr and 8-10 kg/ha.yr for inorganic and organic carbon, respectively. The proposed carbon model, MGB-IPH-C, was able to simulate expected conceptual processes, in particular, the build-up on soil and the effect of wash-off on carbon concentration in river reaches. It was possible to obtain good fits for annual average carbon fluvial export rates and concentrations. The simulation of carbon dynamics in inland waters coupled with the watershed using conceptual deterministic models contributes to the understanding of processes operating on these systems and may be complemented throughout analysis of field data, at frequency appropriated to the scale, with empirical methods.

Este estudo visa à estimativa dos fluxos de calor à superfície a partir de imagens orbitais, com os modelos SEBAL/METRIC e aplicação na modelagem hidrológica, com o modelo SWAT. Para isso, foram utilizados os dados da torre micrometeorológica da Ilha do Bananal, coletados durante os Experimentos do LBA, e os dados pluviométricos e fluviométricos. Os dados utilizados compreendem o período de outubro de 2003 a dezembro de 2006 da sub-bacia do rio Lajeado, localizada na bacia do rio Tocantins- Araguaia no estado do Tocantins. O clima na área de estudo tem sazonalidade bem definida, com períodos chuvosos de outubro a março e secos de abril a setembro. As estimativas a partir dos modelos SEBAL/METRIC variaram em função do tipo de solo, com estimativas coerentes dos fluxos de calor à superfície. Em geral, as estimativas dos fluxos de calor representam uma subestimativa de 10% para todo o período estudado. No entanto, sazonalmente observou-se subestimativas de 17% no período chuvoso e de 35% no período seco. De maneira geral, os resultados da utilização da evapotranspiração estimada por sensores remotos no modelo SWAT foi satisfatória. A assimilação da evapotranspiração a partir de imagens orbitais resultou em valores de COE que variaram de 0,57 a 0,84 com os dados diários e de 0,69 a 0,77 com os dados mensais de vazão. Isto indica melhoria no ajuste do modelo, devido a uma melhoria de 0,27 de COE no dado diário e de 0,08 no mensal. Observou-se ainda, que em termos percentuais a vazão simulada pelo modelo SWAT na bacia do rio Lajeado, após a assimilação dos dados de evapotranspiração, apresentou uma redução no erro, de 13% (superestimativa) para 3% (subestimativa) na vazão diária e de 9% para 7% (subestimativa) na vazão mensal. / This study presents estimate of the heat flow to the surface from orbital images with the models SEBAL / METRIC for use in hydrological modeling with the SWAT model. For this, we used data from micrometeorological tower of Island Bananal, collected during the experiments the LBA, rainfall and hydrological data. The data used is defined for the period October 2003 to December 2006, in the State Tocantins of catchments river Tocantins- Araguaia of the basin river Lajeado. We observed that the climate in the study area is seasonally well-defined with the rainy season from October to March and the dry are from April to September. Estimates from the models SEBAL / METRIC, varied according to soil type, are consistent with estimates of heat fluxes to the surface. In general, estimates of heat fluxes indicated underestimate of 10% for the period studied. However, seasonally there was an underestimates of 17% in the rainy season and of 35% in the dry season. The results of the hydrologic model can be judged satisfactory by the COE values which vary from 0.57 to 0.84 when comparing the streamflow daily data and from 0.69 to 0.77 with streamflow monthly data, with assimilation of evapotranspiration. This indicates benefits to the model, because was observed an improvement of 0.27 in the COE as daily and of 0.08 as monthly. It was also observed that in percentage terms the streamflow simulated by the SWAT model in the basin river Lajeado after the assimilation of evapotranspiration data showed a reduction error of 13% (overestimation) to 3% (underestimate) to the daily flow and from 9% to 7% (underestimate) to the monthly flow.

A umidade do solo é uma variável importante na interação solo-atmosfera, contribuindo nos processos hidrológicos e na agricultura. A determinação desta variável é um dado fundamental no planejamento das atividades agrícolas, inclusive na escolha do tipo de cultura mais adequada ao clima da região. O armazenamento de água no solo também é importante na agricultura irrigada, em que o tempo de irrigação e a quantidade de água a ser aplicada podem ser determinados utilizando experimentos eficientes. Esta pesquisa tem como foco a previsão de umidade do solo para a agricultura de sequeiro que depende fortemente da umidade, utilizando exclusivamente a água da chuva para completar o ciclo da cultura. Com base na umidade do solo também foi analisada a previsão da produtividade agrícola. A previsão de longo prazo foi desenvolvida a partir das previsões de precipitação do modelo CFS (Climate Forecast System) com o horizonte de até 6 meses e estimada a umidade do solo com base no módulo de balanço de água no solo do modelo hidrológico MGB-IPH. Os resultados obtidos mostraram que a metodologia proposta nesta pesquisa apresenta melhores resultados de previsão com relação aos métodos atualmente existentes, considerando a redução do erro padrão da estimativa com antecedências de 1 a 6 meses. Estes resultados permitem melhorar a estimativa da umidade do solo e da produtividade agrícola em sub-regiões da bacia do rio Uruguai no Rio Grande do Sul com as antecedências mencionadas. / Soil moisture is a very important variable in the interaction soil-atmosphere, contributing in hydrological processes and in agriculture. Determining this variable is an essential data for planning farming activities, and also when choosing the most adequate type of culture depending on the climate of the region. Water storage in the soil is also important for irrigated agriculture, in which the irrigation time and the amount of water to be applied can be determined using efficient experiments. This research focuses soil moisture forecast on dryland farming that strongly depends on the soil humidity, mostly using rainfall to complete the culture cycle and analysis of agricultural productivity forecast. The long term forecast was developed based on CFS precipitation models (Climate Forecast System) with a horizon of up to 6 months and estimated soil moisture based on the module of water balance in the soil of the hydrological model MGBIPH. The results showed that the proposed methodology in this research provides the best prediction results compared to the current applied methods, considering the reduction of the standard error of estimate in horizon from 1 to 6 months. These results allow better estimation of soil moisture and agricultural productivity in sub-region of the Uruguay river basin in Rio Grande do Sul.

A urbanização descontrolada das cidades brasileiras tem provocado o agravamento das enchentes naturais e a ampliação de sua freqüência, além de criar novos pontos de alagamento localizados. Isto se deve à crescente impermeabilização do solo com aumento do volume pluvial escoado e redução de amortecimento. A concepção de um projeto de macrodrenagem em uma bacia urbana que considere o controle das inundações, como por exemplo, a implementação de reservatórios de amortecimento em áreas sujeitas a alagamentos, constitui-se em uma tarefa complexa e difícil devido ao grande número de alternativas possíveis, considerando todas as variáveis envolvidas, como capacidades hidráulicas existentes e necessárias das redes de drenagem, disponibilidade de áreas para construção de reservatórios, custos de desapropriação destas áreas, existência de sistemas mistos de coleta, uso de reservatórios abertos ou subterrâneos, dentre outras. Desta forma o projetista coloca-se diante de um dilema: qual o conjunto destas alternativas podem ser o mais eficiente? Este estudo promoveu a análise da aplicabilidade e eficiência de um modelo de otimização associado a modelos hidrológico-hidráulicos como instrumentos de suporte à decisão em problemas de drenagem urbana. A ferramenta desenvolvida compôs-se pelo modelo IPHS1 para a simulação hidrológica e hidráulica, pelo algoritmo de evolução SCE-UA para o processo de otimização através da minimização do custo de implantação das soluções e do módulo EXTRAN do modelo SWMM para a verificação hidráulica dos resultados obtidos e análises de riscos superiores. Os resultados mostraram-se bons e o sistema implementado adaptou-se bem às características das duas bacias analisadas: bacia do arroio do Moinho e bacia do arroio da Areia. O sistema forneceu os cenários de custos otimizados de implantação da solução com detenções distribuídas nas bacias e ampliações de redes, em um curto período de tempo e utilizando dados que seriam necessários para qualquer projeto de macrodrenagem deste tipo. Com os resultados compilados, foram obtidas funções de auxílio à tomada de decisão em planos e projetos de drenagem urbana através de curvas ajustadas aos pontos gerados nas bacias estudadas. Foi realizada a análise de sensibilidade e a avaliação das incertezas envolvidas com o modelo hidrológico utilizado com relação ao seu parâmetro principal, o Curve Number. Esta análise mostrou grandes variações nas vazões de saída das bacias e nos custos das obras com pequenas alterações nos valores de CN. Apresenta-se ainda uma análise econômica da aplicação dos valores obtidos de forma extrapolada para todo o município de Porto Alegre.

A previsão com antecedência de curto e médio prazo da vazão em diferentes locais de bacias hidrográficas geralmente é benéfica ao permitir uma resposta antecipada a eventos hidrológicos como cheias, e a operação mais eficiente de obras hidráulicas como barragens. Atualmente, cada vez mais se tem reconhecida a importância da inclusão das incertezas na geração de previsões hidrológicas, feita através de previsões por conjunto (ou ensemble). Neste tipo de previsão são feitas inferências sobre cenários possíveis futuros através da consideração de, por exemplo, múltiplas trajetórias possíveis dos estados da atmosfera, que ao serem aplicadas em um modelo hidrológico resultam em distribuições de trajetórias de vazões. Várias aplicações recentes tem sugerido a possibilidade da tomada de melhores decisões para o futuro quando fundamentadas neste conhecimento das incertezas. No Brasil, um uso predominante de previsões hidrológicas é na operação de reservatórios de usinas hidroelétricas, que constituem a maior fonte de energia do País. As previsões nestes casos são utilizadas tanto para a operação normal do sistema nacional, feita de forma centralizada, como para a operação local das usinas em casos de cheia, onde é necessário velar pela segurança da barragem e pela atenuação de impactos a jusante e/ou a montante dos barramentos. Contudo, a forma como as previsões de vazão são geradas e usadas no cenário nacional não são baseadas em técnicas de previsão por conjunto, onde a própria pesquisa local sobre os potenciais benefícios destas formas de geração de previsões pode ser classificada como incipiente. Assim, o objetivo principal deste estudo é investigar benefícios em termos de qualidade e persistência do uso de previsões de afluência por conjunto para reservatórios em grandes bacias hidrográficas brasileiras em curto e médio prazo. Para cumprir com estes objetivos foram propostos ensaios de previsão de vazão por conjunto para três bacias hidrográficas brasileiras: Alto São Francisco, Doce, e Tocantins. O modelo hidrológico MGBIPH foi aplicado para a execução de previsões retroativas (hindcastings) alimentado por dados de chuva provindos de três diferentes sistemas de previsão meteorológica por conjunto (ECMWF-pf, GEFS, e CPTEC-pf) e mais uma previsão determinística de referência (ECMWF-fc), todos disponíveis na base de dados denominada TIGGE. De uma forma geral, as previsões por conjunto, principalmente dos modelos ECMWF-pf e GEFS, se mostraram superiores em termos de qualidade e persistência na comparação com a previsão determinística. E o uso do Super Ensemble, formado pela combinação dos três modelos mostrou-se uma alternativa entre as melhores testadas, principalmente por ser também uma estratégia robusta. Para uma estratégia de defesa contra cheias, as análises indicam benefícios para a consideração dos membros superiores dos conjuntos, e já para uma estratégia de operação de reservatórios essa visão pode ser mais focada em vazões médias, as quais podem conter algum viés. Já a comparação entre as bacias mostrou que resultados não podem ser transportados de um local para outro, apesar de estarem no mesmo clima. Em relação às incertezas, notou-se que a modelagem hidrológica amplifica as incertezas na previsão na medida em que os estados do modelo da grande bacia evoluem. De qualquer forma, acreditase que os resultados mostram que mais investimentos em técnicas de previsão por conjunto e suas aplicações são um caminho a ser seguido para ampliar os benefícios do uso de previsões hidrológicas. / Short to medium-term streamflow forecasts at different locations in a watershed are generally beneficial to allow an early response to hydrological events such as floods, and more efficient operation of hydraulic structures such as dams. Currently, an increasingly recognition has been given to the including of uncertainties in the generation of hydrological forecasts, what is usually made producting the so called Ensemble Forecast. In this kind of forecast inferences about possible future scenarios are made by considering, for example, multiple possible trajectories of the atmospheric states, which when applied to a hydrological model results in streamflow trajectories distributions. Several recent applications suggested the possibility of better decisions making based on this uncertainties knowledge. In Brazil, a predominant use of hydrological forecasts is for hydropower reservoirs operation, which are the largest source of energy for the country. Future inflows estimates in these cases are used either for normal operation of the national system, done centrally, as for local operation of the dams in cases of floods, where it is necessary to ensure the dam safety and the mitigation of impacts downstream and/or upstream. However, the currently technique used to generate the operational forecasts is not based on ensembles, and the Brazilian local research on the potential benefits of these forms of forecasts production can be classified as incipient. Thus, the aim of this Thesis was to investigate benefits in terms of quality and persistence of using short to medium-term ensemble inflow forecast for reservoirs located on large Brazilian river basins. To fulfill these objectives streamflow forecast tests have been proposed for three Brazilian river basins: Alto San Francisco, Doce, and Tocantins. The hydrological model MGB-IPH was applied to perform retroactive forecasts (hindcastings) within a period of tests forced by rainfall data from three different ensemble weather forecasting systems (ECMWFpf, GEFs, and CPTEC-pf) and a deterministic prediction reference (ECMWF-fc), all available in the TIGGE archive. In general, the ensemble predictions, especially from ECMWF-pf and GEFs models, were superior in quality and persistence in comparison to the deterministic reference. And the use of the Super ensemble composed by the combination of the three ensemble models was shown to be among the results, and also a robust strategy. For a flood protection strategy, the analyzes indicate benefits in the consideration of the upper bounds of the ensembles, and for a reservoir operation strategy that vision could be more focused on average flow rates, which may contain some verified bias. The comparison between the basins results showed that one can not transport results and considerations from one location to another, despite being in the same climate region. Regarding uncertainties, it was noted that hydrological modeling amplifies the uncertainty in the forecasts, in some extent due to the large basin evolution of state variables. Anyway, it is believed that more investments in ensemble forecasting techniques and its applications shown to be a good way to make better use of forecasts.

Neste trabalho avaliou-se o impacto de possíveis cenários de mudanças climáticas sobre os recursos hídricos na bacia do Rio Ibicuí (35,158.43 Km².) afluente da margem esquerda do rio Uruguai em território brasileiro. Os impactos de mudanças climáticas na bacia do Rio Ibicuí foram avaliados através do uso de um modelo hidrológico, analises de sensibilidade de vazão e cenários de mudanças climáticas. As analises de sensibilidade mostraram que as vazões mínimas são menos sensíveis a mudanças de precipitação do às médias e máximas. Cenários de mudanças climáticas para o ano de 2050 (janela de 30 anos centrada em 2050) foram obtidos através do gerador de cenários MAGICC/SCENGEN, que considera resultados de vinte modelos climáticos globais (GCM’s) e três cenários de emissão de gases de efeito estufa. A totalidade dos resultados indicaram aumento da temperatura, porém divergências quanto aos resultados de referentes a precipitação. Alguns dos GCM’s indicaram diminuição da precipitação média anual enquanto outros indicaram o aumento desta variável. Os resultados mensais de modificação na temperatura e precipitação média previstos para 2050 na região da bacia do Ibicuí, obtidos pelos vinte GCMs para cada um dos três cenários, foram utilizados para perturbar as séries observadas e simular o impacto sobre o regime hidrológico através do modelo MGB-IPH. As incertezas relacionadas às projeções de anomalias de precipitação e temperatura, previstas pelo conjunto de 20 GCM’s, foram amplificadas ao avaliar o impacto de mudanças climáticas no regime de vazões. / The impact of possible climate change scenarios on water resources in the Ibicui River basin was assessment in this work. The Ibicui River (35,158.43 Km²) is tributary of Uruguay River and it is located on border of southern of Brazil. The impacts of climate change on the Ibicui River basin were evaluated using a large scale distribuited hydrological model, sensitivity analyses and climate change scenarios. Sensitivity analyses showed that minimum discharges in the Ibicui River are less sensitive to change in mean precipitation when compared to maximum and mean discharge. Climate change scenarios for 2050 (30-years time interval centered in 2050) was obtained through a climate scenario generator, MAGICC/SCENGEN, considering the results from twenty general circulation models (GCM’s) and three emission scenarios of greenhouse gas emissions. Results indicate an increase in the annual mean temperature, but divergences about precipitation. Some GCM’s indicated increase in the annual mean precipitation while others indicated decrease. The hydrological impact of all projections of climate change for 2050 was simulated using the MGB-IPH model, by perturbing the observed times series of temperature and precipitation according to relative changes projected by GMC’s. The uncertainties in projected climate changes are amplified in the hydrological results.

Na maior parte dos ecossistemas aquáticos a respiração excede a produção primária bruta autóctone, acarretando uma produção líquida de ecossistema negativa. Estudos recentes atribuem essa condição a processos de degradação de matéria orgânica alóctone, portanto o ciclo do carbono em corpos de água interiores deve estar pareado com o aporte de carbono orgânico originado na bacia hidrográfica. Este trabalho contribui para a melhor compreensão dos processos atuantes no ciclo de carbono em bacias hidrográficas, por meio de monitoramento de dados de campo, desenvolvimento e aplicação de modelagem matemática e simulação numérica. O estudo foi realizado utilizando dados de monitoramento na bacia hidrográfica do Rio Ijuí localizada no planalto meridional gaúcho. A exportação fluvial de carbono orgânico e inorgânico foi estimada a partir de dados de vazão e concentração. Um modelo baseado em processos para simulação da dinâmica de carbono, MGB-IPH-C, foi desenvolvido e acoplado ao modelo hidrológico MGB-IPH. O modelo hidrológico foi ajustado em diversos pontos de controle na bacia hidrográfica do Ijuí obtendo-se bons resultados, principalmente para as bacias de maior porte (>1000 km2). O modelo de carbono foi avaliado qualitativamente considerando a representação de processos conceituais e, quantitativamente, pela comparação das concentrações e fluxos simulados em relação aos obtidos pelos dados do monitoramento. Não foi possível identificar associações diretas entre as concentrações de carbono inorgânico ou orgânico e vazão, com base nos dados medidos em campo. As cargas médias de carbono nas bacias estudadas apresentaram valores abaixo da média global, na ordem de 25-40 kg.ha-1.ano-1 e 8-10 kg.ha-1.ano-1, para as frações inorgânica e orgânica, respectivamente. O MGB-IPH-C representou processos conceituais esperados, em especial, a acumulação no solo e o efeito da lavagem das águas sobre a concentração dos rios. Foi possível obter bons ajustes em escala anual para as cargas e concentrações médias de carbono na bacia de estudo. A simulação da dinâmica de carbono em ecossistemas aquáticos em pareamento com a bacia hidrográfica utilizando modelos conceituais determinísticos contribui para o entendimento dos processos operantes nesses sistemas e deve ser complementada por meio de análise de dados de monitoramento, em freqüência adequada à escala, com métodos empíricos. / In most aquatic ecosystems respiration exceeds autochtonous gross primary production leading to a negative net ecosystem production. Recent studies attributes this condition to allochtonous organic matter degradation processes, so the inland water carbon cycle should be linked to the input of organic carbon from the catchment. This work contributes to a better comprehension of processes operating in the carbon cycle in river basins, throughout development and application of mathematical modeling and numerical simulation. The study was conducted using data of the Ijuí river watershed, located in the Planalto Meridional Gaúcho. Fluvial exports of organic and inorganic carbon were estimated from data measured in field. A process-based model for carbon dynamics simulation, MGB-IPH-C, was developed and coupled to the hydrological model MGB-IPH. The hydrological model was calibrated to various control points in the Ijui river basin with good results, especially in larger subwatersheds (>1000 km2). The carbon model was evaluated considering the representation of carbon dynamics conceptual processes and by comparison of observed carbon concentrations and export rates obtained by simulation and monitoring data. The estimates of annual export of carbon in the study area were below the global average, in magnitude of 25-40 kg/ha.yr and 8-10 kg/ha.yr for inorganic and organic carbon, respectively. The proposed carbon model, MGB-IPH-C, was able to simulate expected conceptual processes, in particular, the build-up on soil and the effect of wash-off on carbon concentration in river reaches. It was possible to obtain good fits for annual average carbon fluvial export rates and concentrations. The simulation of carbon dynamics in inland waters coupled with the watershed using conceptual deterministic models contributes to the understanding of processes operating on these systems and may be complemented throughout analysis of field data, at frequency appropriated to the scale, with empirical methods.

A aplicação dos modelos conceituais e semi-conceituais de transformação chuva-vazão depende de uma calibração prévia de seus parâmetros em locais com dados de vazões disponíveis e que guarde certa semelhança hidrológica com o local da aplicação. Para essa transferência de informações assumem-se algumas hipóteses que, em geral, não podem ser aferidas com dados reais, próprios de cada local, resultando em grandes incertezas sobre os resultados obtidos. Além do mais, a pouca quantidade de informações hidrológicas disponível impõe severas restrições à aplicabilidade dos modelos chuva-vazão, especialmente quando se necessita obter séries em escalas diárias ou mensais. Este trabalho apresenta o desenvolvimento e validação de uma técnica de regionalização de parâmetros de modelos chuva-vazão baseado no uso de algoritmos genéticos e redes neurais, tendo o modelo SMAP – Soil Moisture Accounting Procedure (Lopes et al, 1981) mensal como objeto de avaliação. São empregados dados de 41 bacias hidrográficas localizadas no estado da Paraíba, no semi-árido do Nordeste brasileiro, entre as quais, 14 são áreas controladas por estações fluviométricas e 27 por reservatórios fluviais. Para todas as bacias foram determinados 32 parâmetros físicos e climatológicos, sendo seis características das medidas lineares das bacias, três da forma, nove da rede de drenagem, sete do relevo, duas da capacidade de escoamento, três das classes de solos e duas da climatologia. Uma análise dos dados disponíveis é feita em duas etapas: a primeira, consiste na avaliação da importância de cada bacia no conjunto dos dados, por meio da aplicação da técnica de aprendizado hierárquico não supervisionado; a segunda, consiste na seleção de atributos (características das bacias) usando técnicas de aprendizado supervisionado, a qual elimina dados redundantes e irrelevantes responsáveis pela diminuição da precisão e do entendimento sobre as hipóteses usadas quando as relações entre os parâmetros do modelo SMAP e as características são formuladas. O modelo SMAP é calibrado de forma automática através do algoritmo SCE-UA (Shuffled Complex Evolution – University of Arizona), conforme Diniz (1994). Os parâmetros obtidos são relacionados às características físicas e climáticas das bacias hidrográficas através de redes neurais artificiais do tipo Perceptrom Múltiplas Camadas – MLP. / To use a conceptual or semi-conceptual hydrological rainfall–runoff model on a drainage basin without flow records, it must first have been calibrated at one or more sites where flow data are available and in a drainage basin having characteristics similar to those of the basin of interest. The transformation of rainfall into runoff needs some assumptions in both calibration and application sites that cannot be verified, leading to uncertainties. Moreover, the limited availability of hydrological data imposes some restriction on the application of rainfall-runoff models, particularly when the goal is to generate daily or monthly flow series. This paper describes the development and validation of a parameter regionalization technique based on the use of genetic algorithms and artificial neural networks. The rainfall– runoff model used is the monthly version of the SMAP model. Data from 41 drainage basins in the Paraíba State of the semi-arid north-east of Brazil are used, 14 of which have a streamflow gauge station whilst 27 contain a dam at which reservoir levels are recorded. In each drainage basin, 32 physical and climatic attributes are calculated. Six of these describe linear dimensions of the basin, three are shape parameters, nine characterize the drainage network, seven describes the relief, two the run-off capacity, three the soil class and two the climatic conditions. The analysis of the available data is made in two phases. The first consists of evaluating the importance of each basin in the whole ensemble, by means of a non-supervised hierarchical learning procedure, and the second consists of selecting attributes using a supervised learning procedure which eliminates redundancies and less important data that diminish the precision and understanding of the assumptions used when relationships between parameters and basin characteristics are formulated. The SMAP model is calibrated in an automatic mode through SCE-UA algorithm, according to Diniz (1994). The acquired parameters are related do the physical and climate characteristics of the drainage basins through MLP – Multiple Layers Perceptrons artificial neural network.

A modelagem matemática está presente na pratica hidrológica como uma das principais ferramentas utilizadas em projetos de engenharia e avaliações ambientais. Particularmente, os modelos hidrológicos de larga escala têm sido aplicados em avaliações de impactos de mudança da cobertura vegetal e variabilidade climática, e em sistemas de previsão. Entre as limitações destes modelos está a incapacidade de representar o escoamento em áreas muito planas, com extensas áreas inundáveis e efeitos de remanso como nos rios amazônicos. Assim, apresenta-se neste trabalho uma proposta metodológica para simulação hidrológica e hidrodinâmica integrada em grandes bacias. O modelo é baseado no modelo hidrológico MGB-IPH (Collischonn, 2001), no modelo hidrodinâmico 1D IPH-IV (Tucci, 1978) e em procedimentos para extração de parâmetros para o modelo hidrodinâmico principalmente de Modelos Digitais de Elevação (MDEs) a fim de suprir a falta de dados detalhada das calhas fluviais e planícies de inundação. Propõem-se também uma metodologia simplificada para simulação das áreas inundadas. A técnica proposta é na realidade um aperfeiçoamento do modelo MGB-IPH. A metodologia desenvolvida é avaliada através de um estudo de caso na bacia do rio Solimões, que possui cerca de 2.221.990 km2 e é o principal afluente do rio Amazonas. Análises comparativas entre vazões observadas e simuladas em 18 postos fluviométricos mostram a superioridade da metodologia proposta em relação a métodos de propagação de vazões simplificados - representado pelo modelo Muskingum Cunge (MC). Os hidrogramas simulados com o modelo MC são adiantados e com picos erroneamente acentuados. Além disso, conforme a análise dos resultados em 35 postos fluviométricos, o modelo é capaz de fornecer resultados satisfatórios de variação dos níveis d’água. As áreas inundadas simuladas são comparadas com estimativas via sensoriamento remoto de Hess et al (2003) em duas datas distintas, representativas dos períodos de cheia e estiagem e o desempenho do modelo MGB-IPH é satisfatório. Verifica-se que a influência da variação sazonal das áreas alagadas sobre o balanço hídrico não é significativa na bacia do Solimões. Adicionalmente, de acordo com as simulações, o armazenamento na planície de inundação e o termo de pressão são ambos importantes na representação do escoamento nos rios amazônicos visto que parte do armazenamento é devido ao represamento de afluentes de grandes rios. Por fim, o modelo fornece melhores simulações de vazão e resultados adicionais de níveis d’água e áreas inundadas. Assim, espera-se que este possa ser utilizado na representação mais coerente de impactos de mudanças do uso do solo, variabilidade climática e reservatórios, simulação de outros processos como fluxos de sedimentos e qualidade d’água, e em sistemas de previsão hidrológica. / The mathematical modeling is present in the hydrological practice as one of the main tools used in engineering projects and environmental assessments. Particularly, the large scale hydrological models have been applied in land use and climate variability impact assessments and in forecast systems. Among the restrictions of these models is partial representation of the hydrodynamics in rivers with large floodplains, low slope and significant backwater effects, as the Amazon rivers. Considering this, an integrated hydrological e hydrodynamic modeling approach for large watersheds is presented. The model is based on the MGB-IPH hydrological model (Collischonn, 2001), the IPH IV 1D hydrodynamic model (Tucci, 1978) and DEM processing procedures for hydrodynamic model parameters extraction due limited river and floodplain detailed data. It is also proposed a simplified methodology for simulation of the flooded areas. The proposed technique is actually an improvement of the MGB-IPH model. The model is evaluated on a case study in the Solimões river basin (2,221,990 km2), the main tributary of the Amazon River. Analysis of simulated and observed discharge of 18 gauge stations show the superiority of the proposed methodology if compared to simplified flow routing methods - represented by the Muskingum Cunge model (MC). The flood waves simulated with the MC model are advanced and have wrongly pronounced peaks. Through the analysis of simulated and observed water levels in 35 gauge stations, it is shown that the model is able to represent water levels variations. The simulated flooded areas are compared with remote sensing estimates of Hess et al (2003) on two time intervals, representing high and low water periods, and the performance of the MGB-IPH model was satisfactory. It is found that the influence of seasonal variation of the flooded areas on the water balance is not significant on the Solimões river basin. Additionally, according to simulations, both floodplain storage and pressure term are important on the hydrodynamics of the Amazon rivers because part of the storage is due backwater effects and storage on floodplain of the major rivers tributaries. Finally, the model provides improved flow simulations and additional outputs - water levels and flooded areas. Thus, it is expected that it can be used in more consistent representation of land use, climate variability and dam impacts, in simulation of other processes such sediment and water quality, and in hydrological forecasting systems.

A aplicação de modelos hidrológicos vem sendo bastante utilizada como apoio à tomada de decisão no planejamento dos recursos hídricos. Tendo em vista que os dados que servem de entrada para esses modelos estão sujeitos a erros diversos, o presente estudo teve o intuito de contribuir com o conhecimento do impacto desses erros no desempenho do modelo e na estimativa de seus parâmetros. O modelo analisado foi o IPH II fazendo uso do programa computacional WIN_IPH2. Entendendo que a avaliação da sensibilidade ainda é uma área que requer mais estudos, o presente trabalho é focado na utilização das análises de sensibilidade estática e dinâmica. Para isso foram geradas diversas séries temporais de dados de entradas do modelo hidrológico obtidas pela perturbação da série de dados observados. A perturbação foi representada por erros aleatórios (seguindo uma distribuição normal ou uniforme) ou sistemáticos incorporados ás séries temporais das variáveis: precipitação e evapotranspiração. Posteriormente, as análises de sensibilidade estática e dinâmica foram executadas. Para efetuar o acompanhamento da interferência dos erros, na eficiência do modelo, foi feita a avaliação dos resultados obtidos com a aplicação do modelo WIN_IPH2 para diferentes medidas de desempenho, e verificado o impacto dos erros nos dados de entrada no desempenho do modelo (sensibilidade estática) e no desempenho do modelo e na estimativa dos parâmetros (sensibilidade dinâmica). Na análise de sensibilidade estática verificou-se o decaimento mais acentuado da eficiência do modelo, em comparação com a análise de sensibilidade dinâmica, onde o modelo consegue contornar os erros nos dados de entrada com a alteração dos valores dos parâmetros. Por fim, o presente estudo confirmou as conclusões obtidas em estudos anteriores: Oudin et al. (2006), Andréassian et al. (2004), Kavetski et al. (2003). Além disso, o presente estudo apontou para outros fatores, na medida em que, observa-se junto à tendência do desempenho do modelo cair quando a intensidade do erro gerado é elevada, a importância de avaliar o possível comprometimento de dados em eventos extremos, uma vez que, nessa situação o desempenho do modelo passa a ser afetado de forma mais acentuada. / The hydrologic models had been used to support the decision making in water resources management. Since the input data of those models are subject to several kinds of errors, this study aimed to assess how this errors affect the model performance and the estimate of its parameters. The hydrologic model IPH II was used. Perceiving that the sensitivity analysis is still a field that requires further knowledge, this study was focused in the use of the dynamic and the static sensitivity procedures. In this sense, several time series of input data were obtained through the perturbations of an observed time serie. The perturbation was represented by the addition of random errors (with a normal or uniform distribution) or systematic errors to the observed time series of evapotranspiration and precipitation. Then, the static and dynamic sensibility analysis were performed. The effect of input data errors was assessed for several calibration processes of the IPH II using several performance measures. Thus, modification of the model performance (static sensitivity analysis) and model performance and parameter estimation (dynamic sensitivity analysis) were estimated. In the static sensitivity analysis it was found a most pronounced decay of the model efficiency in comparison with the dynamic sensitivity analysis, where the model can circumvent the errors in the input data with modification of the optimum parameter values. Finally, this study confirmed the conclusions of other previous studies as Oudin et al. (2006), Andréassian et al. (2004), Kavetski et al. (2003). In addition this study found other factors, as was observed that if the intensity of the error is high in an extreme event of precipitation, it reduced the model performance more than when it is low, in spite of the time series of errors have the same statistics.