Atualmente existe uma forte demanda por planos e projetos de drenagem urbana, em vista do crescimento da urbanização e de novas exigências legais. Tais planos e projetos poderão esbarrar em uma ausência de relações Intensidade-Duração-Frequência (IDF) para a maioria das cidades brasileiras, em vista da inexistência de dados pluviográficos que possibilitem sua construção. Neste trabalho, foram estimadas relações IDF para todas as sedes municipais brasileiras a partir de estimativas de precipitação do satélite TRMM, que faz medições com resolução temporal de 3 horas. As chuvas máximas com durações menores do que 3 horas foram obtidas através de relação entre durações. As curvas IDF geradas foram comparadas com relações IDF clássicas, estabelecidas com dados pluviográficos. Adicionalmente, foram comparadas com um método alternativo clássico de obtenção de relações IDF em locais sem dados pluviográficos, em que os totais pluviométricos diários são desagregados para durações menores. Os resultados mostram que as curvas IDF geradas a partir do TRMM possuem incertezas, porém são uma alternativa tão eficiente quanto a utilização de chuvas desagregadas a partir de dados pluviométricos. / Nowadays, there is a need for urban drainage projects and planning in Brazil, due to continuing urbanization and a new legal framework. Such plans and projects will demand Intensity-Duration-Frequency (IDF) relations, at least for cities larger than 100.000 inhabitants. Such relations, as well as the pluviographic data which is needed to build them, are often unavailable in Brazil. In this research IDF relations were estimated based on 3-hourly TRMM precipitation estimates. They were then compared to standard IDF relations in sites with pluviographic data. In addition, TRMM IDF relations were compared with another alternative technique for places lacking pluviographic data. Results showed that TRMM estimation of the rainfall still has important uncertainties, but are an alternative method for places without rainfall data.

Atualmente existe uma forte demanda por planos e projetos de drenagem urbana, em vista do crescimento da urbanização e de novas exigências legais. Tais planos e projetos poderão esbarrar em uma ausência de relações Intensidade-Duração-Frequência (IDF) para a maioria das cidades brasileiras, em vista da inexistência de dados pluviográficos que possibilitem sua construção. Neste trabalho, foram estimadas relações IDF para todas as sedes municipais brasileiras a partir de estimativas de precipitação do satélite TRMM, que faz medições com resolução temporal de 3 horas. As chuvas máximas com durações menores do que 3 horas foram obtidas através de relação entre durações. As curvas IDF geradas foram comparadas com relações IDF clássicas, estabelecidas com dados pluviográficos. Adicionalmente, foram comparadas com um método alternativo clássico de obtenção de relações IDF em locais sem dados pluviográficos, em que os totais pluviométricos diários são desagregados para durações menores. Os resultados mostram que as curvas IDF geradas a partir do TRMM possuem incertezas, porém são uma alternativa tão eficiente quanto a utilização de chuvas desagregadas a partir de dados pluviométricos. / Nowadays, there is a need for urban drainage projects and planning in Brazil, due to continuing urbanization and a new legal framework. Such plans and projects will demand Intensity-Duration-Frequency (IDF) relations, at least for cities larger than 100.000 inhabitants. Such relations, as well as the pluviographic data which is needed to build them, are often unavailable in Brazil. In this research IDF relations were estimated based on 3-hourly TRMM precipitation estimates. They were then compared to standard IDF relations in sites with pluviographic data. In addition, TRMM IDF relations were compared with another alternative technique for places lacking pluviographic data. Results showed that TRMM estimation of the rainfall still has important uncertainties, but are an alternative method for places without rainfall data.

Atualmente existe uma forte demanda por planos e projetos de drenagem urbana, em vista do crescimento da urbanização e de novas exigências legais. Tais planos e projetos poderão esbarrar em uma ausência de relações Intensidade-Duração-Frequência (IDF) para a maioria das cidades brasileiras, em vista da inexistência de dados pluviográficos que possibilitem sua construção. Neste trabalho, foram estimadas relações IDF para todas as sedes municipais brasileiras a partir de estimativas de precipitação do satélite TRMM, que faz medições com resolução temporal de 3 horas. As chuvas máximas com durações menores do que 3 horas foram obtidas através de relação entre durações. As curvas IDF geradas foram comparadas com relações IDF clássicas, estabelecidas com dados pluviográficos. Adicionalmente, foram comparadas com um método alternativo clássico de obtenção de relações IDF em locais sem dados pluviográficos, em que os totais pluviométricos diários são desagregados para durações menores. Os resultados mostram que as curvas IDF geradas a partir do TRMM possuem incertezas, porém são uma alternativa tão eficiente quanto a utilização de chuvas desagregadas a partir de dados pluviométricos. / Nowadays, there is a need for urban drainage projects and planning in Brazil, due to continuing urbanization and a new legal framework. Such plans and projects will demand Intensity-Duration-Frequency (IDF) relations, at least for cities larger than 100.000 inhabitants. Such relations, as well as the pluviographic data which is needed to build them, are often unavailable in Brazil. In this research IDF relations were estimated based on 3-hourly TRMM precipitation estimates. They were then compared to standard IDF relations in sites with pluviographic data. In addition, TRMM IDF relations were compared with another alternative technique for places lacking pluviographic data. Results showed that TRMM estimation of the rainfall still has important uncertainties, but are an alternative method for places without rainfall data.

Neste estudo, trata-se de avaliar fontes de precipitação baseadas em estimativas por satélite e técnicas de assimilação de dados para previsão de vazões por meio do modelo hidrológico distribuído MGB-IPH. A insuficiente representatividade espacial dos pluviômetros torna difícil a correta representação dos campos de precipitações. Por outro lado, as estimativas de satélite, embora forneçam uma descrição espacial mais consistente, são potencialmente menos acuradas. Sendo assim, procura-se utilizar métodos que combinem os dados de ambas as fontes para gerar um campo de precipitação mais consistente. Neste trabalho, implementaramse dois modelos de combinação pluviômetro-satélite, CHUVSAT e MERGEHQ, através de uma metodologia de interpolação. Por outro lado, as técnicas de assimilação de dados acoplados aos modelos de previsão hidrológica são também de interesse neste estudo, pois minimizam as incertezas associadas ao processo de calibração de parâmetros, às variáveis de estado e dados de entrada do modelo hidrológico. Para esse propósito, escolheu-se a bacia do rio Tocantins e implementou-se particularmente a técnica de assimilação de dados de tipo sequencial chamado na literatura de filtro de partículas, conjuntamente com o método de filtro Kalman por conjunto e o método de assimilação AsMGB atualmente acoplado ao modelo MGB-IPH. O estudo mostra que a precipitação combinada utilizada como dado de entrada na simulação hidrológica permitiu reproduzir adequadamente os hidrogramas observados para o período de calibração e validação. Já para o caso das vazões resultantes, durante a etapa de previsão, a precipitação combinada mostrou-se com melhor desempenho em termos estatísticos que os métodos sem combinar, sobretudo após 24 horas de antecedência. Finalmente, a técnica de assimilação de dados por filtro de partículas conseguiu absorver os erros da simulação melhorando as medidas de desempenho na etapa de previsão sendo superior ao modelo de previsão sem considerar assimilação. / The objective of this study is to evaluate precipitation sources based on satellite estimates and data assimilation techniques for prediction of flows by means of the distributed hydrological model MGB-IPH. The insufficient spatial availability of rain gauges makes difficult to represent precipitation fields appropriately. In contrast, satellite estimates, although providing a more consistent spatial description, are potentially less accurate. Thus, raingauge satellite merging methods that combine data from both sources to generate a more consistent precipitation field are used herein. For this purpose, two models namely CHUVSAT and MERGEHQ were implemented using an interpolation technique. On the other hand, data assimilation techniques coupled with hydrological forecasting models are also assessed in this study. The assimilation process minimizes the uncertainties associated with the parameter calibration procedure, variable state and hydrological input data. In this manner, the sequential data assimilation technique namely particle filter in conjunction with the Kalman filter method and the assimilation method AsMGB, which is currently coupled to the MGBIPH model, were implemented and applied to the Tocantis basin. The obtained results showed that the combined precipitation used as input data in the hydrological simulation allowed reproducing adequately the observed hydrograms for the periods of calibration and validation. In the case of the resulting flows during the forecast stage, the merging precipitation was shown to perform better in statistical terms than the uncombined methods, especially after 24 hours in advance. Finally, the data assimilation technique by particle filter was able to absorb all simulation errors, improving the performance measures in the forecasting stage, thus being superior to the forecasting model without considering assimilation.

Neste estudo, trata-se de avaliar fontes de precipitação baseadas em estimativas por satélite e técnicas de assimilação de dados para previsão de vazões por meio do modelo hidrológico distribuído MGB-IPH. A insuficiente representatividade espacial dos pluviômetros torna difícil a correta representação dos campos de precipitações. Por outro lado, as estimativas de satélite, embora forneçam uma descrição espacial mais consistente, são potencialmente menos acuradas. Sendo assim, procura-se utilizar métodos que combinem os dados de ambas as fontes para gerar um campo de precipitação mais consistente. Neste trabalho, implementaramse dois modelos de combinação pluviômetro-satélite, CHUVSAT e MERGEHQ, através de uma metodologia de interpolação. Por outro lado, as técnicas de assimilação de dados acoplados aos modelos de previsão hidrológica são também de interesse neste estudo, pois minimizam as incertezas associadas ao processo de calibração de parâmetros, às variáveis de estado e dados de entrada do modelo hidrológico. Para esse propósito, escolheu-se a bacia do rio Tocantins e implementou-se particularmente a técnica de assimilação de dados de tipo sequencial chamado na literatura de filtro de partículas, conjuntamente com o método de filtro Kalman por conjunto e o método de assimilação AsMGB atualmente acoplado ao modelo MGB-IPH. O estudo mostra que a precipitação combinada utilizada como dado de entrada na simulação hidrológica permitiu reproduzir adequadamente os hidrogramas observados para o período de calibração e validação. Já para o caso das vazões resultantes, durante a etapa de previsão, a precipitação combinada mostrou-se com melhor desempenho em termos estatísticos que os métodos sem combinar, sobretudo após 24 horas de antecedência. Finalmente, a técnica de assimilação de dados por filtro de partículas conseguiu absorver os erros da simulação melhorando as medidas de desempenho na etapa de previsão sendo superior ao modelo de previsão sem considerar assimilação. / The objective of this study is to evaluate precipitation sources based on satellite estimates and data assimilation techniques for prediction of flows by means of the distributed hydrological model MGB-IPH. The insufficient spatial availability of rain gauges makes difficult to represent precipitation fields appropriately. In contrast, satellite estimates, although providing a more consistent spatial description, are potentially less accurate. Thus, raingauge satellite merging methods that combine data from both sources to generate a more consistent precipitation field are used herein. For this purpose, two models namely CHUVSAT and MERGEHQ were implemented using an interpolation technique. On the other hand, data assimilation techniques coupled with hydrological forecasting models are also assessed in this study. The assimilation process minimizes the uncertainties associated with the parameter calibration procedure, variable state and hydrological input data. In this manner, the sequential data assimilation technique namely particle filter in conjunction with the Kalman filter method and the assimilation method AsMGB, which is currently coupled to the MGBIPH model, were implemented and applied to the Tocantis basin. The obtained results showed that the combined precipitation used as input data in the hydrological simulation allowed reproducing adequately the observed hydrograms for the periods of calibration and validation. In the case of the resulting flows during the forecast stage, the merging precipitation was shown to perform better in statistical terms than the uncombined methods, especially after 24 hours in advance. Finally, the data assimilation technique by particle filter was able to absorb all simulation errors, improving the performance measures in the forecasting stage, thus being superior to the forecasting model without considering assimilation.

Neste estudo, trata-se de avaliar fontes de precipitação baseadas em estimativas por satélite e técnicas de assimilação de dados para previsão de vazões por meio do modelo hidrológico distribuído MGB-IPH. A insuficiente representatividade espacial dos pluviômetros torna difícil a correta representação dos campos de precipitações. Por outro lado, as estimativas de satélite, embora forneçam uma descrição espacial mais consistente, são potencialmente menos acuradas. Sendo assim, procura-se utilizar métodos que combinem os dados de ambas as fontes para gerar um campo de precipitação mais consistente. Neste trabalho, implementaramse dois modelos de combinação pluviômetro-satélite, CHUVSAT e MERGEHQ, através de uma metodologia de interpolação. Por outro lado, as técnicas de assimilação de dados acoplados aos modelos de previsão hidrológica são também de interesse neste estudo, pois minimizam as incertezas associadas ao processo de calibração de parâmetros, às variáveis de estado e dados de entrada do modelo hidrológico. Para esse propósito, escolheu-se a bacia do rio Tocantins e implementou-se particularmente a técnica de assimilação de dados de tipo sequencial chamado na literatura de filtro de partículas, conjuntamente com o método de filtro Kalman por conjunto e o método de assimilação AsMGB atualmente acoplado ao modelo MGB-IPH. O estudo mostra que a precipitação combinada utilizada como dado de entrada na simulação hidrológica permitiu reproduzir adequadamente os hidrogramas observados para o período de calibração e validação. Já para o caso das vazões resultantes, durante a etapa de previsão, a precipitação combinada mostrou-se com melhor desempenho em termos estatísticos que os métodos sem combinar, sobretudo após 24 horas de antecedência. Finalmente, a técnica de assimilação de dados por filtro de partículas conseguiu absorver os erros da simulação melhorando as medidas de desempenho na etapa de previsão sendo superior ao modelo de previsão sem considerar assimilação. / The objective of this study is to evaluate precipitation sources based on satellite estimates and data assimilation techniques for prediction of flows by means of the distributed hydrological model MGB-IPH. The insufficient spatial availability of rain gauges makes difficult to represent precipitation fields appropriately. In contrast, satellite estimates, although providing a more consistent spatial description, are potentially less accurate. Thus, raingauge satellite merging methods that combine data from both sources to generate a more consistent precipitation field are used herein. For this purpose, two models namely CHUVSAT and MERGEHQ were implemented using an interpolation technique. On the other hand, data assimilation techniques coupled with hydrological forecasting models are also assessed in this study. The assimilation process minimizes the uncertainties associated with the parameter calibration procedure, variable state and hydrological input data. In this manner, the sequential data assimilation technique namely particle filter in conjunction with the Kalman filter method and the assimilation method AsMGB, which is currently coupled to the MGBIPH model, were implemented and applied to the Tocantis basin. The obtained results showed that the combined precipitation used as input data in the hydrological simulation allowed reproducing adequately the observed hydrograms for the periods of calibration and validation. In the case of the resulting flows during the forecast stage, the merging precipitation was shown to perform better in statistical terms than the uncombined methods, especially after 24 hours in advance. Finally, the data assimilation technique by particle filter was able to absorb all simulation errors, improving the performance measures in the forecasting stage, thus being superior to the forecasting model without considering assimilation.

Le bassin Amazonien est connu comme le plus grand système hydrologique du monde et pour son rôle important sur le système terre, influençant le cycle du carbone et le climat global. Les pressions anthropiques récentes, telles que la déforestation, les changements climatiques, la construction de barrage hydro-électriques, ainsi que l’augmentation des crues et sécheresse extrêmes qui se produisent dans cette région, motivent l’étude de l’hydrologie du bassin Amazonien. Dans le même temps, des méthodes hydrologiques de modélisation et de surveillance par observation satellitaire ont été développées qui peuvent fournir les bases techniques à cette fin. Ce travail a eu pour objectif la compréhension et la prévision du régime hydrologique du bassin Amazonien. Nous avons développé et évaluer des techniques de modélisation hydrologique-hydrodynamique de grande échelle, d’assimilation de données in situ et spatiales et de prévision hydrologique. L’ensemble de ces techniques nous a permis d’explorer le fonctionnement du bassin Amazonien en terme de processus physiques et de prévisibilité hydrologique. Nous avons utilisé le modèle hydrologique-hydrodynamique de grande échelle MGB-IPH pour simuler le bassin, le forçage précipitation étant fourni par l’observation spatiale. Les résultats de la modélisation sont satisfaisants lorsque validés à partir de données in situ de débit et de hauteurs d’eau mais également de données dérivées de l’observation spatiale incluant les niveaux d’eau déduits de l’altimétrie radar, le contenu en eau total issu de la gravimétrie satellitaire, l’extension des zones inondées. Nous avons montré que les eaux superficielles sont responsables en grande partie de la variation du stock total d’eau, l’influence des grands plans d’eau sur la variabilité spatiale des précipitations et l’influence des plaines d’inondation et des effets de remous sur la propagation des ondes de crues. Nos analyses ont montré le rôle prépondérant des conditions initiales, en particulier des eaux superficielles, pour la prévisibilité des grands fleuves Amazoniens, la connaissance des précipitations futures n’ayant qu’une influence secondaire. Ainsi, pour améliorer l’estimation des variables d’état hydrologiques, nous avons développé, pour la première fois, un schéma d’assimilation de données pour un modèle hydrologique-hydrodynamique de grande échelle, pour l’assimilation de données de jaugeages in situ et dérivées de l’altimétrie radar (débit et hauteur d’eau), dont les résultats se sont montrés satisfaisants. Nous avons également développé un prototype de système de prévision des débits pour le bassin Amazonien, basé sur le modèle initialisé avec les conditions initiales optimales fournies par le schéma d’assimilation de données, et en utilisant la pluie estimée par satellite disponible en temps réel. Les résultats ont été prometteurs, le modèle étant capable de prévoir les débits dans les principaux fleuves Amazoniens avec une antécédence importante (entre 1 et 3 mois), permettant d’anticiper, par exemple, la sècheresse extrême de 2005. Ces résultats démontrent le potentiel de la modélisation hydrologique appuyé par l’observation spatiale pour la prévision des débits avec une grande antécédence dans les grands bassins versant mondiaux. / A bacia Amazônica se destaca como o principal sistema hidrológico do mundo e pelo seu importante papel no sistema terrestre, influenciando o ciclo de carbono e o clima global. Recentes pressões antrópicas, como o desflorestamento, mudanças climáticas e a construção de barragens hidroelétricas, somados às crescentes cheias e secas extremas ocorridas nesta região, motivam o estudo da hidrologia da bacia Amazônica. Ao mesmo tempo, têm se desenvolvido métodos hidrológicos de modelagem e monitoramento via sensoriamento remoto que podem fornecer as bases técnicas para este fim. Este trabalho objetivou a compreensão e previsão da hidrologia da bacia Amazônica. Foram desenvolvidas e avaliadas diversas técnicas, incluindo de modelagem hidrológica-hidrodinâmica de larga escala, de assimilação de dados in situ e de sensoriamento remoto, e de previsão hidrológica. Este conjunto de técnicas foi utilizado para compreender o funcionamento da bacia Amazônica em termos de seus processos hidrológicos e sua previsibilidade hidrológica. O modelo hidrológico-hidrodinâmico de larga escala MGB-IPH foi utilizado para simular a bacia, sendo forçado com dados de chuva estimados por satélite. O modelo mostrou bom desempenho em uma validação detalhada contra observações de vazões e cotas in situ além de dados oriundos de sensoriamento remoto, incluindo níveis d’água de altimetria por radar, armazenamento d’água de gravimetria espacial e extensão de áreas alagadas. Mostrou-se a dominância das águas superficiais nas variações do armazenamento de água, a influência dos grandes corpos d’água sobre a variabilidade espacial da precipitação, além da importância das várzeas da inundação e efeitos de remanso sobre a propagação das ondas de cheia Amazônicas. As condições hidrológicas iniciais, com destaque para as águas superficiais, mostraram dominar a previsibilidade hidrológica nos grandes rios amazônicos, tendo assim a precipitação no futuro um papel secundário. Portanto, afim de melhor estimar os estados hidrológicos, de forma pioneira, foi desenvolvido um esquema de assimilação de dados para um modelo hidrológicohidrodinâmico de larga escala para assimilar informações in situ e de altimetria por radar, cujo desempenho se mostrou satisfatório. Desenvolveu-se também um protótipo de sistema de previsão de vazões para a bacia Amazônica, baseado no modelo inicializado com condições iniciais ótimas do esquema de assimilação de dados e utilizando precipitação estimada por satélite disponível em tempo real. Os resultados foram promissores e o modelo foi capaz de prever vazões nos principais rios amazônicos com grande antecedência (~1 a 3 meses), antecipando, por exemplo, a grande seca de 2005. Estes resultados mostram o potencial da modelagem hidrológica de larga escala apoiada por informação de sensoriamento remoto na previsão de vazões com alta antecedência nas grandes bacias hidrográficas do mundo. / The Amazon basin is known as the world’s main hydrological system and by its important role in the earth system, carbon cycle and global climate. Recent anthropogenic pressure, such as deforestation, climate change and the construction of hydropower dams, together with increasing extreme floods and droughts, encourage the research on the hydrology of the Amazon basin. On the other hand, hydrological methods for modeling and remotely sensed observation are being developed, and can be used for this goal. This work aimed at understanding and forecasting the hydrology of the Amazon River basin. We developed and evaluated techniques for large scale hydrologic-hydrodynamic modeling, data assimilation of both in situ and remote sensing data and hydrological forecasting. By means of these techniques, we explored the functioning of the Amazon River basin, in terms of its physical processes and its hydrological predictability. We used the MGB-IPH large scale hydrologichydrodynamic model forced by satellite-based precipitation. The model had a good performance when extensively validated against in situ discharge and stage measurements and also remotely sensed data, including radar altimetry-based water levels, gravimetric-based terrestrial water storage and flood inundation extent. We showed that surface waters governs most of the terrestrial water storage changes, the influence of large water bodies on precipitation spatial variability and the importance of the floodplains and backwater effects on the routing of the Amazon floodwaves. Analyses showed the dominant role of hydrological initial conditions, mainly surface waters, on hydrological predictability on the main Amazon Rivers, while the knowledge of future precipitation may be secondary. Aiming at the optimal estimation of these hydrological states, we developed, for the first time, a data assimilation scheme for both gauged and satellite altimetry-based discharge and water levels into a large scale hydrologic-hydrodynamic model, and it showed a good performance. We also developed a forecast system prototype, where the model is based on initial conditions gathered by the data assimilation scheme and forced by satellite-based precipitation. Results are promising and the model was able to provide accurate discharge forecasts in the main Amazon rivers even for very large lead times (~1 to 3 months), predicting, for example, the historical 2005 drought. These results point to the potential of large scale hydrological models supported with remote sensing information for providing hydrological forecasts well in advance at world’s large rivers and poorly monitored regions.

Le bassin Amazonien est connu comme le plus grand système hydrologique du monde et pour son rôle important sur le système terre, influençant le cycle du carbone et le climat global. Les pressions anthropiques récentes, telles que la déforestation, les changements climatiques, la construction de barrage hydro-électriques, ainsi que l’augmentation des crues et sécheresse extrêmes qui se produisent dans cette région, motivent l’étude de l’hydrologie du bassin Amazonien. Dans le même temps, des méthodes hydrologiques de modélisation et de surveillance par observation satellitaire ont été développées qui peuvent fournir les bases techniques à cette fin. Ce travail a eu pour objectif la compréhension et la prévision du régime hydrologique du bassin Amazonien. Nous avons développé et évaluer des techniques de modélisation hydrologique-hydrodynamique de grande échelle, d’assimilation de données in situ et spatiales et de prévision hydrologique. L’ensemble de ces techniques nous a permis d’explorer le fonctionnement du bassin Amazonien en terme de processus physiques et de prévisibilité hydrologique. Nous avons utilisé le modèle hydrologique-hydrodynamique de grande échelle MGB-IPH pour simuler le bassin, le forçage précipitation étant fourni par l’observation spatiale. Les résultats de la modélisation sont satisfaisants lorsque validés à partir de données in situ de débit et de hauteurs d’eau mais également de données dérivées de l’observation spatiale incluant les niveaux d’eau déduits de l’altimétrie radar, le contenu en eau total issu de la gravimétrie satellitaire, l’extension des zones inondées. Nous avons montré que les eaux superficielles sont responsables en grande partie de la variation du stock total d’eau, l’influence des grands plans d’eau sur la variabilité spatiale des précipitations et l’influence des plaines d’inondation et des effets de remous sur la propagation des ondes de crues. Nos analyses ont montré le rôle prépondérant des conditions initiales, en particulier des eaux superficielles, pour la prévisibilité des grands fleuves Amazoniens, la connaissance des précipitations futures n’ayant qu’une influence secondaire. Ainsi, pour améliorer l’estimation des variables d’état hydrologiques, nous avons développé, pour la première fois, un schéma d’assimilation de données pour un modèle hydrologique-hydrodynamique de grande échelle, pour l’assimilation de données de jaugeages in situ et dérivées de l’altimétrie radar (débit et hauteur d’eau), dont les résultats se sont montrés satisfaisants. Nous avons également développé un prototype de système de prévision des débits pour le bassin Amazonien, basé sur le modèle initialisé avec les conditions initiales optimales fournies par le schéma d’assimilation de données, et en utilisant la pluie estimée par satellite disponible en temps réel. Les résultats ont été prometteurs, le modèle étant capable de prévoir les débits dans les principaux fleuves Amazoniens avec une antécédence importante (entre 1 et 3 mois), permettant d’anticiper, par exemple, la sècheresse extrême de 2005. Ces résultats démontrent le potentiel de la modélisation hydrologique appuyé par l’observation spatiale pour la prévision des débits avec une grande antécédence dans les grands bassins versant mondiaux. / A bacia Amazônica se destaca como o principal sistema hidrológico do mundo e pelo seu importante papel no sistema terrestre, influenciando o ciclo de carbono e o clima global. Recentes pressões antrópicas, como o desflorestamento, mudanças climáticas e a construção de barragens hidroelétricas, somados às crescentes cheias e secas extremas ocorridas nesta região, motivam o estudo da hidrologia da bacia Amazônica. Ao mesmo tempo, têm se desenvolvido métodos hidrológicos de modelagem e monitoramento via sensoriamento remoto que podem fornecer as bases técnicas para este fim. Este trabalho objetivou a compreensão e previsão da hidrologia da bacia Amazônica. Foram desenvolvidas e avaliadas diversas técnicas, incluindo de modelagem hidrológica-hidrodinâmica de larga escala, de assimilação de dados in situ e de sensoriamento remoto, e de previsão hidrológica. Este conjunto de técnicas foi utilizado para compreender o funcionamento da bacia Amazônica em termos de seus processos hidrológicos e sua previsibilidade hidrológica. O modelo hidrológico-hidrodinâmico de larga escala MGB-IPH foi utilizado para simular a bacia, sendo forçado com dados de chuva estimados por satélite. O modelo mostrou bom desempenho em uma validação detalhada contra observações de vazões e cotas in situ além de dados oriundos de sensoriamento remoto, incluindo níveis d’água de altimetria por radar, armazenamento d’água de gravimetria espacial e extensão de áreas alagadas. Mostrou-se a dominância das águas superficiais nas variações do armazenamento de água, a influência dos grandes corpos d’água sobre a variabilidade espacial da precipitação, além da importância das várzeas da inundação e efeitos de remanso sobre a propagação das ondas de cheia Amazônicas. As condições hidrológicas iniciais, com destaque para as águas superficiais, mostraram dominar a previsibilidade hidrológica nos grandes rios amazônicos, tendo assim a precipitação no futuro um papel secundário. Portanto, afim de melhor estimar os estados hidrológicos, de forma pioneira, foi desenvolvido um esquema de assimilação de dados para um modelo hidrológicohidrodinâmico de larga escala para assimilar informações in situ e de altimetria por radar, cujo desempenho se mostrou satisfatório. Desenvolveu-se também um protótipo de sistema de previsão de vazões para a bacia Amazônica, baseado no modelo inicializado com condições iniciais ótimas do esquema de assimilação de dados e utilizando precipitação estimada por satélite disponível em tempo real. Os resultados foram promissores e o modelo foi capaz de prever vazões nos principais rios amazônicos com grande antecedência (~1 a 3 meses), antecipando, por exemplo, a grande seca de 2005. Estes resultados mostram o potencial da modelagem hidrológica de larga escala apoiada por informação de sensoriamento remoto na previsão de vazões com alta antecedência nas grandes bacias hidrográficas do mundo. / The Amazon basin is known as the world’s main hydrological system and by its important role in the earth system, carbon cycle and global climate. Recent anthropogenic pressure, such as deforestation, climate change and the construction of hydropower dams, together with increasing extreme floods and droughts, encourage the research on the hydrology of the Amazon basin. On the other hand, hydrological methods for modeling and remotely sensed observation are being developed, and can be used for this goal. This work aimed at understanding and forecasting the hydrology of the Amazon River basin. We developed and evaluated techniques for large scale hydrologic-hydrodynamic modeling, data assimilation of both in situ and remote sensing data and hydrological forecasting. By means of these techniques, we explored the functioning of the Amazon River basin, in terms of its physical processes and its hydrological predictability. We used the MGB-IPH large scale hydrologichydrodynamic model forced by satellite-based precipitation. The model had a good performance when extensively validated against in situ discharge and stage measurements and also remotely sensed data, including radar altimetry-based water levels, gravimetric-based terrestrial water storage and flood inundation extent. We showed that surface waters governs most of the terrestrial water storage changes, the influence of large water bodies on precipitation spatial variability and the importance of the floodplains and backwater effects on the routing of the Amazon floodwaves. Analyses showed the dominant role of hydrological initial conditions, mainly surface waters, on hydrological predictability on the main Amazon Rivers, while the knowledge of future precipitation may be secondary. Aiming at the optimal estimation of these hydrological states, we developed, for the first time, a data assimilation scheme for both gauged and satellite altimetry-based discharge and water levels into a large scale hydrologic-hydrodynamic model, and it showed a good performance. We also developed a forecast system prototype, where the model is based on initial conditions gathered by the data assimilation scheme and forced by satellite-based precipitation. Results are promising and the model was able to provide accurate discharge forecasts in the main Amazon rivers even for very large lead times (~1 to 3 months), predicting, for example, the historical 2005 drought. These results point to the potential of large scale hydrological models supported with remote sensing information for providing hydrological forecasts well in advance at world’s large rivers and poorly monitored regions.

Le bassin Amazonien est connu comme le plus grand système hydrologique du monde et pour son rôle important sur le système terre, influençant le cycle du carbone et le climat global. Les pressions anthropiques récentes, telles que la déforestation, les changements climatiques, la construction de barrage hydro-électriques, ainsi que l’augmentation des crues et sécheresse extrêmes qui se produisent dans cette région, motivent l’étude de l’hydrologie du bassin Amazonien. Dans le même temps, des méthodes hydrologiques de modélisation et de surveillance par observation satellitaire ont été développées qui peuvent fournir les bases techniques à cette fin. Ce travail a eu pour objectif la compréhension et la prévision du régime hydrologique du bassin Amazonien. Nous avons développé et évaluer des techniques de modélisation hydrologique-hydrodynamique de grande échelle, d’assimilation de données in situ et spatiales et de prévision hydrologique. L’ensemble de ces techniques nous a permis d’explorer le fonctionnement du bassin Amazonien en terme de processus physiques et de prévisibilité hydrologique. Nous avons utilisé le modèle hydrologique-hydrodynamique de grande échelle MGB-IPH pour simuler le bassin, le forçage précipitation étant fourni par l’observation spatiale. Les résultats de la modélisation sont satisfaisants lorsque validés à partir de données in situ de débit et de hauteurs d’eau mais également de données dérivées de l’observation spatiale incluant les niveaux d’eau déduits de l’altimétrie radar, le contenu en eau total issu de la gravimétrie satellitaire, l’extension des zones inondées. Nous avons montré que les eaux superficielles sont responsables en grande partie de la variation du stock total d’eau, l’influence des grands plans d’eau sur la variabilité spatiale des précipitations et l’influence des plaines d’inondation et des effets de remous sur la propagation des ondes de crues. Nos analyses ont montré le rôle prépondérant des conditions initiales, en particulier des eaux superficielles, pour la prévisibilité des grands fleuves Amazoniens, la connaissance des précipitations futures n’ayant qu’une influence secondaire. Ainsi, pour améliorer l’estimation des variables d’état hydrologiques, nous avons développé, pour la première fois, un schéma d’assimilation de données pour un modèle hydrologique-hydrodynamique de grande échelle, pour l’assimilation de données de jaugeages in situ et dérivées de l’altimétrie radar (débit et hauteur d’eau), dont les résultats se sont montrés satisfaisants. Nous avons également développé un prototype de système de prévision des débits pour le bassin Amazonien, basé sur le modèle initialisé avec les conditions initiales optimales fournies par le schéma d’assimilation de données, et en utilisant la pluie estimée par satellite disponible en temps réel. Les résultats ont été prometteurs, le modèle étant capable de prévoir les débits dans les principaux fleuves Amazoniens avec une antécédence importante (entre 1 et 3 mois), permettant d’anticiper, par exemple, la sècheresse extrême de 2005. Ces résultats démontrent le potentiel de la modélisation hydrologique appuyé par l’observation spatiale pour la prévision des débits avec une grande antécédence dans les grands bassins versant mondiaux. / A bacia Amazônica se destaca como o principal sistema hidrológico do mundo e pelo seu importante papel no sistema terrestre, influenciando o ciclo de carbono e o clima global. Recentes pressões antrópicas, como o desflorestamento, mudanças climáticas e a construção de barragens hidroelétricas, somados às crescentes cheias e secas extremas ocorridas nesta região, motivam o estudo da hidrologia da bacia Amazônica. Ao mesmo tempo, têm se desenvolvido métodos hidrológicos de modelagem e monitoramento via sensoriamento remoto que podem fornecer as bases técnicas para este fim. Este trabalho objetivou a compreensão e previsão da hidrologia da bacia Amazônica. Foram desenvolvidas e avaliadas diversas técnicas, incluindo de modelagem hidrológica-hidrodinâmica de larga escala, de assimilação de dados in situ e de sensoriamento remoto, e de previsão hidrológica. Este conjunto de técnicas foi utilizado para compreender o funcionamento da bacia Amazônica em termos de seus processos hidrológicos e sua previsibilidade hidrológica. O modelo hidrológico-hidrodinâmico de larga escala MGB-IPH foi utilizado para simular a bacia, sendo forçado com dados de chuva estimados por satélite. O modelo mostrou bom desempenho em uma validação detalhada contra observações de vazões e cotas in situ além de dados oriundos de sensoriamento remoto, incluindo níveis d’água de altimetria por radar, armazenamento d’água de gravimetria espacial e extensão de áreas alagadas. Mostrou-se a dominância das águas superficiais nas variações do armazenamento de água, a influência dos grandes corpos d’água sobre a variabilidade espacial da precipitação, além da importância das várzeas da inundação e efeitos de remanso sobre a propagação das ondas de cheia Amazônicas. As condições hidrológicas iniciais, com destaque para as águas superficiais, mostraram dominar a previsibilidade hidrológica nos grandes rios amazônicos, tendo assim a precipitação no futuro um papel secundário. Portanto, afim de melhor estimar os estados hidrológicos, de forma pioneira, foi desenvolvido um esquema de assimilação de dados para um modelo hidrológicohidrodinâmico de larga escala para assimilar informações in situ e de altimetria por radar, cujo desempenho se mostrou satisfatório. Desenvolveu-se também um protótipo de sistema de previsão de vazões para a bacia Amazônica, baseado no modelo inicializado com condições iniciais ótimas do esquema de assimilação de dados e utilizando precipitação estimada por satélite disponível em tempo real. Os resultados foram promissores e o modelo foi capaz de prever vazões nos principais rios amazônicos com grande antecedência (~1 a 3 meses), antecipando, por exemplo, a grande seca de 2005. Estes resultados mostram o potencial da modelagem hidrológica de larga escala apoiada por informação de sensoriamento remoto na previsão de vazões com alta antecedência nas grandes bacias hidrográficas do mundo. / The Amazon basin is known as the world’s main hydrological system and by its important role in the earth system, carbon cycle and global climate. Recent anthropogenic pressure, such as deforestation, climate change and the construction of hydropower dams, together with increasing extreme floods and droughts, encourage the research on the hydrology of the Amazon basin. On the other hand, hydrological methods for modeling and remotely sensed observation are being developed, and can be used for this goal. This work aimed at understanding and forecasting the hydrology of the Amazon River basin. We developed and evaluated techniques for large scale hydrologic-hydrodynamic modeling, data assimilation of both in situ and remote sensing data and hydrological forecasting. By means of these techniques, we explored the functioning of the Amazon River basin, in terms of its physical processes and its hydrological predictability. We used the MGB-IPH large scale hydrologichydrodynamic model forced by satellite-based precipitation. The model had a good performance when extensively validated against in situ discharge and stage measurements and also remotely sensed data, including radar altimetry-based water levels, gravimetric-based terrestrial water storage and flood inundation extent. We showed that surface waters governs most of the terrestrial water storage changes, the influence of large water bodies on precipitation spatial variability and the importance of the floodplains and backwater effects on the routing of the Amazon floodwaves. Analyses showed the dominant role of hydrological initial conditions, mainly surface waters, on hydrological predictability on the main Amazon Rivers, while the knowledge of future precipitation may be secondary. Aiming at the optimal estimation of these hydrological states, we developed, for the first time, a data assimilation scheme for both gauged and satellite altimetry-based discharge and water levels into a large scale hydrologic-hydrodynamic model, and it showed a good performance. We also developed a forecast system prototype, where the model is based on initial conditions gathered by the data assimilation scheme and forced by satellite-based precipitation. Results are promising and the model was able to provide accurate discharge forecasts in the main Amazon rivers even for very large lead times (~1 to 3 months), predicting, for example, the historical 2005 drought. These results point to the potential of large scale hydrological models supported with remote sensing information for providing hydrological forecasts well in advance at world’s large rivers and poorly monitored regions.