Este trabalho foi de investigação e caracterização da área sobre a produção e o transporte de sedimentos na bacia do Córrego Senhorinha e do Rio Vidoca no Município de São José dos Campos, São Paulo - Brasil. Foram construídas as curvas-chave da vazão líquida e analisadas as relações entre a concentração de sedimentos em suspensão (Css) com a turbidez (T) e a vazão líquida (Qlíq), e compostas as curvas-chave da produção de sedimentos para os três seções. Foram realizadas saídas a campo para reconhecimento da área e escolha dos pontos para coletar amostras de água dos córregos usando o amostrador USDH-48, para análise da concentração de sedimentos suspensos e turbidez. Para analisar a distribuição espacial da produção de sedimentos, foram escolhidos 3 pontos em locais que pudessem representar as diferentes áreas da bacia. Foram também medidas as velocidades do fluxo d';água com o molinete MLN-07 e/ou usando flutuadores, e medidos os níveis da água com réguas linimétricas. O 1 ponto medição e coleta foi localizado no Córrego Senhorinha próximo à Rua Guadalupe, o 2 ponto foi localizado no Rio Vidoca logo após a sua junção com o Córrego Senhorinha e o 3 ponto no Rio Vidoca antes da sua foz com o Rio Paraíba do Sul. A análise granulométrica da amostra sólida do material de fundo foi realizada no laboratório de solos do Instituto Tecnológico da Aeronáutica (ITA); as análises da turbidez das amostras líquidas foram feitas no laboratório da Estação de Tratamento de Água (ETA) do Departamento de Ciências e Tecnologias Aeroespaciais (DCTA) e a análise da concentração de sólidos total foi realizada no laboratório de química do ITA. A partir desses dados medidos foram construídas as curvas-chave de vazão e as curvas-chave da produção de sedimentos para cada seção. As relações para estimar a concentração de sólidos suspensos, Css x Qlíq e Css x T, mostraram ser mais confiáveis para as vazões mais baixas. Entretanto, as relações Css x T apresentaram maiores coeficientes de determinação e com menor variação (0,7293<R<0,9812) do que os encontrados para as curvas Css x Qlíq (0,6840<R<0,9216). Vista a carência de dados existentes no Brasil o objetivo deste trabalho foi organizar e dispor dados coletados e analisados para possíveis trabalhos subseqüentes, como por exemplo, uma futura modelagem das bacias do Rio Vidoca e do Córrego Senhorinha.

El presente estudio tiene como objetivo calibrar los parámetros hidrológicos en la subcuenca del río Quilcay – Ancash empleando los modelos del Soil Conservation Service (SCS) y Snyder. Para ello, se obtuvo información pluviométrica e hidrográfica de estaciones pertenecientes a la zona de estudio, las mismas que fueron evaluadas para periodos de retorno de 10, 25, 50 y 100 años. Por su parte, la caracterización de la subcuenca de estudio se realizó a través del software Arcgis v.10.2 y el proceso de calibración se llevó a cabo de manera automática utilizando como herramienta el software Hec- HMS y la función objetivo de “error porcentual al pico”. Los resultados obtenidos muestran que, pese a que ambos modelos hidrológicos presentaron tendencias similares, el Hidrograma Unitario Sintético (HUS) de Snyder logró ajustarse mejor a los caudales máximos reales con una variación promedio de 19%, mientras que el HUS del SCS presentó una variación promedio de 34%. Asimismo, el proceso de validación de ambos modelos indicó que el HUS de Snyder representó de manera más adecuada la realidad hidrológica de la subcuenca Quilcay por encima del HUS del SCS. Por otro lado, es importante aclarar que, aunque el título del presente estudio indique que la acción de calibrar se da a nivel de los parámetros, este proceso es propio de los modelos hidrológicos. / Tesis

El Tornillo de Arquímedes o Tornillo sin fin, tiene un gran número de aplicaciones como transportador y dosificador, elementos de transmisión usándolo junto a una corona, bomba de Tornillo y para generación de energía eléctrica. El uso para la generación de energía eléctrica es reciente; Se tiene como proyectos más representativos los implementados en la reforma al Dique del Río Tess y el proyecto Morden Hall Park, ambos implementados en Inglaterra en el año 2012. La aplicación del Tornillo de Arquímedes para la generación de energía eléctrica se presenta como una alternativa importante para aprovechar los recursos hídricos a pequeña escala, en centrales pico y mini hidroeléctricas, y en recursos hídricos como pequeños ríos o canales de regadío con saltos de agua menores. La presente tesis consistió en el análisis energético de un Tornillo de Arquímedes para la generación de energía eléctrica capaz de implementarse en un canal de regadío con un caudal de agua de 2 m3/s y un salto de 2 m, a modo de caso de estudio. Para realizar el análisis energético se recopilo información acerca del rango de operaciones de las tecnologías existentes para centrales hidroeléctricas, se establecieron consideraciones previas, se realizaron cálculos de diseño de los elementos del sistema y se seleccionó los equipos necesarios para la fabricación e implementación de un Tornillo de Arquímedes en las condiciones mencionadas. Al finalizar el desarrollo de esta tesis, se obtuvo información que demuestra técnicamente la viabilidad del uso de un Tornillo de Arquímedes para aprovechar fuentes hídricas de baja escala. Bajo las condiciones del caso de estudio se ha obtenido una potencia de 26 kW y eficiencia total del sistema de 76%. Adicionalmente, se deben tener consideraciones técnicas para el correcto funcionamiento tales como: la necesidad de usar una caja multiplicadora de velocidad por la baja velocidad de funcionamiento del Tornillo de Arquímedes y el uso de un árbol de transmisión hueco por las dificultades que representaría utilizar un árbol macizo, para esta aplicación. / Tesis

El presente trabajo académico aborda el tratamiento del agua como recurso natural y sus implicancias no solo desde la perspectiva legal, sino en cuanto al impacto respecto de su gestión, proponiendo que la misma sea resultado de la acción colaborativa de los actores sociales ubicados a lo largo de una cuenca, actores entre los que se encuentra el Estado, al que corresponde entre otras funciones, generar espacios deliberativo participativos, en los cuales en base a la información y confianza se puedan establecer ‘reglas claras’ que permitan la eficiente gestión del recurso hídrico en cuanto a su provisión y calidad. Este tema resulta de especial interés, toda vez, que se parte de una perspectiva de análisis diferente, al considerar la gestión del recurso hídrico como un proceso humano, que involucra a la población, a las empresas, industrias y al Estado, desde una intervención que no se limitaría a generar e imponer un marco normativo, sino a brindar las condiciones para la participación conjunta de los usuarios con el propio Estado, que permita la institucionalización y reconocimiento de los marcos normativos y los acuerdos establecidos. Se concluye que la mejor estrategia para la gestión del agua se encontraría en la complementariedad de los actores sociales, de los roles que compete a cada uno de los usuarios, en función a la información privilegiada que cada uno de ellos detenta y en el establecimiento de ‘reglas claras’, sustentadas en base a esa información, que permita prever los escenarios y evitar la ‘aversión al riesgo’. En el Anexo del presente trabajo, es de especial atención a nivel de experiencia comparada el ‘Pago por Servicios Ambientales en la Microcuenca de Chaina en Boyacá – Colombia’, experiencia que permite la comprensión del surgimiento de los mercados ambientales e incide en la importancia de la institucionalidad de los acuerdos. / Trabajo académico

Submitted by Gizele Lima (gizele.lima@inpa.gov.br) on 2017-06-21T13:40:38Z No. of bitstreams: 2 DISSERTAÇÃO_PRISCILA_FIGUEIRA_DE_SOUZA.pdf: 2203636 bytes, checksum: 105bf8d94b5de4db268a77c90ed7d881 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) / Made available in DSpace on 2017-06-21T13:40:38Z (GMT). No. of bitstreams: 2 DISSERTAÇÃO_PRISCILA_FIGUEIRA_DE_SOUZA.pdf: 2203636 bytes, checksum: 105bf8d94b5de4db268a77c90ed7d881 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Previous issue date: 2012-08-17 / Conselho Nacional de Pesquisa e Desenvolvimento Científico e Tecnológico - CNPq / For a better understanding about how environmental variables influence species distribution a thorough knowledge of the flora of tropical forests is needed. Recent studies have investigated how environmental conditions influence the distribuition of tree species in tropical forests. Soil properties and topography are the most frequently used predictor variables and indirectly reflect the hydrological conditions of a region. Nevertheless, the direct relation of water availability and distribution of tree species is poorly explored. We inventoried the tree community (DAP > 10 cm) in an upland forest of the Purus-Madeira interfluvial in 12 plots of 250 x 40 m distributed over approximately 700 km in a North-South gradient in Central Amazonia. The material collected will be deposited in the herbarium of the Instituto Federal do Amazonas (ETAM). We identified 655 species in 193 genera and 56 botanical families totaling 3.708 individuals. From these, 263 species (40%) were considered rare, with only one individual among the 12 plots. The most abundant and richer families were Lecythidaceae, Fabaceae, Sapotaceae and Chrysobalanaceae. The species with higher IVI were Eschweilera coriacea, Eschweilera truncate e Licania micrantha. The tree community was related to local water conditions through two related measures, the vertical distance from the nearest drainage (HAND) and flooding. The quantitative and qualitative compositional data of the floristic composition were sorted using NonMetric Multidimensional Scaling (NMDS). The environmental variables of local water conditions, precipitation in the driest months and soil silt content were related to the axes of the NMDS through regressions. The percentage of silt in the soil and local water conditions were related to the change in the floristic composition of trees. Precipitation in the driest months was weakely related to the composition of local flora, but plays a fundamental role in the composition of the local water conditions. All three predictor variables have an important role for effective availability of water for the trees. / Para melhor entendimento acerca de como as variáveis ambientais influenciam a distribuição de espécies se faz necessário um conhecimento apurado da flora das florestas tropicais. Trabalhos recentes têm investigado como as condições ambientais influenciam a distribuição de espécies arbóreas em florestas tropicais. Condições edáficas e topográficas são as variáveis preditoras mais utilizadas e de forma indireta refletem as condições hidrológicas de uma região. Porém trabalhos que relacionam de forma mais direta a disponibilidade de água e a distribuição de espécies de árvores são poucos. Nós inventariamos a comunidade arbórea de uma floresta de terra firme do interflúvio Purus-Madeira em 12 parcelas de 250 x 40 m cada no entorno da BR 319 ao longo de aproximadamente 700 km de extensão na Amazônia Central. O material coletado será depositado no herbário do Instituto Federal do Amazonas (ETAM). Foram identificadas 655 espécies distribuídas em 193 gêneros e 56 famílias botânicas totalizando 3.708 indivíduos. Desse total, 263 espécies (40%) foram consideradas localmente raras, com um indivíduo encontrado entre as 12 parcelas. As famílias mais abundantes e com maior riqueza de espécies foram Lecythidaceae, Fabaceae, Sapotaceae e Chrysobalanaceae. As espécies com maior IVI foram Eschweilera coriacea, Eschweilera truncata e Licania micrantha. A comunidade arbórea foi relacionada com as condições hídricas locais através de duas medidas associadas: a distância vertical à drenagem mais próxima (HAND) e medidas de alagamento. Os dados quantitativos e qualitativos da composição florística foram ordenados usando Escalonamento Multidimensional Não-Métrico (NMDS). As variáveis ambientais de condições hídricas locais, precipitação nos meses mais secos e porcentagem de silte no solo foram relacionadas com os eixos das NMDS através de regressões. As mudanças na composição florística das árvores estiveram mais relacionadas com a porcentagem de silte no solo e com as condições hídricas locais. A variação da flora arbórea local não esteve fortemente relacionada com a precipitaçao no trimestre mais seco, porém esta variável exerce um papel fundamental para compor as condições hídricas locais. Todas as três variáveis preditoras têm um papel importante para a efetiva disponibilidade de água para as árvores.

A disponibilidade de séries contínuas de chuva pode viabilizar a execução de muitos estudos que não seriam possíveis com séries que apresentam falhas, pois muitos modelos hidrológicos não apresentam bons resultados quando utilizados dados de entrada com valores faltantes. Neste estudo, as capacidades de Redes Neurais Artificiais (RNAs) foram analisadas para estimar falta de dados das estações pluviométricas. Assim, o objetivo deste trabalho consistiu em testar a utilização de séries pluviométricas preenchidas, em escala horária, a partir de redes neurais artificiais como entrada em um modelo hidrológico de base física, com parâmetros distribuídos. A hipótese levantada neste estudo é que o preenchimento de falhas de séries históricas de precipitação com as Redes Neurais Artificiais potencializam a sua utilização em estudos e na modelização hidrológica. Na metodologia foi proposto um método para preenchimento de falhas dos dados históricos de precipitação horária monitorados em dezoito postos pluviométricos. Posteriormente os dados de precipitação preenchidos foram aplicados em um modelo de previsão de vazão (SWAT). Foram simuladas sete situações para a verificação do desempenho do modelo SWAT, utilizando dados de entrada horários preenchidos de 16 postos pluviométricos, posteriormente, as séries de entrada foram sendo reduzidas, para 8 postos, 4, 2 e por fim 1 posto pluviométrico. Também foi simulado um cenário onde se utilizou como dados de entrada as 16 séries de dados horários sem preenchimento, e um cenário onde os dados horários preenchidos foram convertidos em diários. Foram construídos 1784 modelos para preenchimento de falhas nas séries de dados horários dos postos pluviométricos da bacia. O preenchimento das falhas apresentou coeficientes de analise de desempenho dos modelos elevados. De maneira geral, os valores do coeficiente de Nash-Sutcliffe (NS) encontrados no treinamento e na verificação das redes variaram de 0,80 a 0,99. A frequência com que foram encontrados valores de NS menores que 0.90 nos preenchimentos dos pluviógrafos foi baixa, da ordem de 3,6%. Na aplicação do modelo SWAT, a calibração e a verificação dos parâmetros do modelo foram realizadas com o uso das 16 séries horárias preenchidas com as RNAs. Resultados demonstraram que o coeficiente de eficiência de NS diminui à medida que quantidade de estações pluviométricas utilizadas na entrada do modelo são reduzidas, de 16 para 8, de 8 para 4, de 4 para 2 e de 2 para 1. Variaram de NS = 0,86 (com 16 pluviógrafos) a NS = 0,75 (com dois e um pluviógrafos). Ao se utilizar os dados sem preenchimento o modelo obteve um desempenho inferior, alcançando um coeficiente de NS 6 igual a 0,69. Com relação ao último cenário, em que os dados horários preenchidos foram acumulados e convertidos em diários para serem inseridos no modelo, os resultados foram os piores obtidos, o NS se igualou a 0,61. Nota-se que o preenchimento das falhas das precipitações horárias proporcionou a maximização dos dados disponíveis, com representação das variabilidades espaciais e, a realização de simulações para intervalos de tempo compatíveis com o tempo de resposta da bacia. / The availability of continuous rainfall series can enable the execution of many studies that are not possible with failed series, because many hydrological models do not provide good results when used input data with missing values. In this study, the capabilities of Artificial Neural Networks (ANN) were analyzed to estimate missing data rainfall stations. The aim of this study was to test the use of filled rainfall series as an hourly scale, as of artificial neural networks as input to a hydrological model physical basis, with distributed parameters. The hypothesis in this study is that the filling of historic precipitation series faults with the Artificial Neural Networks maximizes its use in studies and hydrological modeling. The methodology has been proposed a method for gap filling of the historical data of hourly rainfall monitored in eighteen rain gauges. Subsequently the completed precipitation data were applied in a flow forecasting model (SWAT). Seven situations were simulated to verify the efficiency of the SWAT model, a scenario with input time of 16 rain gauges with gap filling using RNAs, subsequently the input series were being reduced to 8 stations, 4, 2 and finally 1 rain gauges data filled. Was also simulated a scenario in which were used as input hourly data series of 16 unfilled posts, and a scenario with daily data entry was also simulated, where the hourly data filled of 16 stations were converted to daily data. 1784 models were constructed to fill gaps in the hourly data series of rain gauges in the basin. The gaps filling in hourly precipitation showed high efficiency coefficients of models. In general, coefficient of Nash-Sutcliffe (NS) values found during the training and verification networks ranged from 0.80 to 0.99. The frequency with which NS values smaller than 0.90 were found in the fill of the rain gauge was 3.6%. Based on the rainfall filled series, these were tested for their efficiency in the hydrologic simulation process, using the physically based SWAT model. The calibration and verification of the model parameters were performed using 16 pluviograph stations with hourly series filled with RNAs. Results showed that the efficiency coefficients of NS decreases as the amount of rainfall stations used in the input model are reduced from 16 to 8, from 8 to 4, 4 to 2 and 2 to 1. Ranged from NS = 086 (16 pluviographs) NS = 0.75 (with two one pluviographs). When using the not filling data, the model obtained a lower performance, achieving a 8 coefficient NS equal to 0.69. On respect to the latter scenario, in which hourly data were accumulated and converted filled in daily to be inserted in the model, the worst results were obtained, the NS equaled 0.61. It is noticed in this way, that the filling gaps of hourly rainfall provided the maximization of available data, with representation of spatial variability and, performing simulations to intervals compatible with the response time of the basin.

É amplamente conhecida a crescente utilização de modelos hidrológicos com o fim de representar simplificadamente os complexos processos do ciclo hidrológico em bacias hidrográficas. O ajuste destes modelos passa por uma etapa de calibração onde os valores de seus parâmetros são definidos. Novas ferramentas de otimização vem sendo desenvolvidas com o passar do tempo e surge a necessidade de avaliar seu desempenho na calibração automática de modelos hidrológicos que utilizamos no dia-a-dia como, por exemplo, o IPH II. Nesse contexto, nessa pesquisa foi desenvolvido um algoritmo baseado no comportamento de colônias de formigas, denominado ACO-IPH. Os algoritmos baseados no comportamento de colônia de formigas, desde a sua conceição foram projetados para fins de otimização e testados, até a atualidade, em diversas aplicações, onde apresentaram desempenhos aceitáveis, embora as aplicações na calibração de modelos hidrológicos sejam escassas. O algoritmo ACO-IPH foi inicialmente testado em funções matemáticas com ótimos conhecidos apresentando um bom desempenho em termos de eficiência e eficácia. Posteriormente foi acoplado ao modelo hidrológico IPH II como uma alternativa na calibração automática mono-objetivo e verificado seu desempenho e as simplificações e limitações de sua utilização. Uma vez acoplado, o algoritmo foi testado na calibração automática do modelo IPH II utilizando uma série sintética de vazões e, posteriormente, utilizando séries reais de vazões em quatro bacias hidrográficas. O desempenho do algoritmo foi avaliado em termos de eficácia e eficiência, para três diferentes funções-objetivo e utilizando como critério de comparação o algoritmo SCE-UA. Os diferentes testes executados na calibração automática do modelo hidrológico IPH II mostraram que o ACO-IPH consegue encontrar boas soluções, porém não consegue apresentar um desempenho, em termos de eficiência e eficácia, comparável a algoritmos do estado da arte atual, como o algoritmo SCE-UA. A perda de eficiência do ACO-IPH em comparação ao SCE-UA é a mais importante, podendo demorar, em média, até 10 vezes mais até a convergência. / It is widely known the increasing use of hydrologic models in order to represent the complex processes of the hydrological cycle in watersheds. To adjust these models a calibration step is necessary, where the values of its parameters are defined. New optimization tools have been recently developed that could be used for the automatic calibration of hydrologic models as the IPH II. In this study an algorithm was developed based on the behavior of ant colonies, named ACO-IPH. Since its conception, the mathematical algorithms based on ants foraging behavior were designed for optimization purposes and tested, until today, in several applications, where it showed acceptable performance, although the applications for the calibration of hydrologic models are scarce. The ACO-IPH algorithm was initially tested on mathematical functions where the global optimum was known showing a good performance in terms of efficiency and effectiveness.Then it was coupled to the hydrologic model IPH II as an alternative for the single-objective automatic calibration. Several indices were estimated to assess the ACO-IPH performance after analyzing the simplifications and limitations of its use. Once coupled to the IPH II model, the algorithm was tested in the calibration processes using synthetic streamflow series and later using real series of observed streamflows in four watersheds. The algorithm's performance was assessed in terms of effectiveness and efficiency for three different objective functions and using as a basis of comparison the SCE -UA algorithm. The different tests performed in automatic calibration of hydrological model IPH II showed that ACO-IPH can find good solutions, but cannot reach the efficiency and effectiveness of other evolutionary algorithms like the SCE-UA. The loss of effectiveness of ACO-IPH compared to the SCE-UA is the most relevant. The ACO-IPH took, on average, 10 times longer toconvergence.

A disponibilidade de séries contínuas de chuva pode viabilizar a execução de muitos estudos que não seriam possíveis com séries que apresentam falhas, pois muitos modelos hidrológicos não apresentam bons resultados quando utilizados dados de entrada com valores faltantes. Neste estudo, as capacidades de Redes Neurais Artificiais (RNAs) foram analisadas para estimar falta de dados das estações pluviométricas. Assim, o objetivo deste trabalho consistiu em testar a utilização de séries pluviométricas preenchidas, em escala horária, a partir de redes neurais artificiais como entrada em um modelo hidrológico de base física, com parâmetros distribuídos. A hipótese levantada neste estudo é que o preenchimento de falhas de séries históricas de precipitação com as Redes Neurais Artificiais potencializam a sua utilização em estudos e na modelização hidrológica. Na metodologia foi proposto um método para preenchimento de falhas dos dados históricos de precipitação horária monitorados em dezoito postos pluviométricos. Posteriormente os dados de precipitação preenchidos foram aplicados em um modelo de previsão de vazão (SWAT). Foram simuladas sete situações para a verificação do desempenho do modelo SWAT, utilizando dados de entrada horários preenchidos de 16 postos pluviométricos, posteriormente, as séries de entrada foram sendo reduzidas, para 8 postos, 4, 2 e por fim 1 posto pluviométrico. Também foi simulado um cenário onde se utilizou como dados de entrada as 16 séries de dados horários sem preenchimento, e um cenário onde os dados horários preenchidos foram convertidos em diários. Foram construídos 1784 modelos para preenchimento de falhas nas séries de dados horários dos postos pluviométricos da bacia. O preenchimento das falhas apresentou coeficientes de analise de desempenho dos modelos elevados. De maneira geral, os valores do coeficiente de Nash-Sutcliffe (NS) encontrados no treinamento e na verificação das redes variaram de 0,80 a 0,99. A frequência com que foram encontrados valores de NS menores que 0.90 nos preenchimentos dos pluviógrafos foi baixa, da ordem de 3,6%. Na aplicação do modelo SWAT, a calibração e a verificação dos parâmetros do modelo foram realizadas com o uso das 16 séries horárias preenchidas com as RNAs. Resultados demonstraram que o coeficiente de eficiência de NS diminui à medida que quantidade de estações pluviométricas utilizadas na entrada do modelo são reduzidas, de 16 para 8, de 8 para 4, de 4 para 2 e de 2 para 1. Variaram de NS = 0,86 (com 16 pluviógrafos) a NS = 0,75 (com dois e um pluviógrafos). Ao se utilizar os dados sem preenchimento o modelo obteve um desempenho inferior, alcançando um coeficiente de NS 6 igual a 0,69. Com relação ao último cenário, em que os dados horários preenchidos foram acumulados e convertidos em diários para serem inseridos no modelo, os resultados foram os piores obtidos, o NS se igualou a 0,61. Nota-se que o preenchimento das falhas das precipitações horárias proporcionou a maximização dos dados disponíveis, com representação das variabilidades espaciais e, a realização de simulações para intervalos de tempo compatíveis com o tempo de resposta da bacia. / The availability of continuous rainfall series can enable the execution of many studies that are not possible with failed series, because many hydrological models do not provide good results when used input data with missing values. In this study, the capabilities of Artificial Neural Networks (ANN) were analyzed to estimate missing data rainfall stations. The aim of this study was to test the use of filled rainfall series as an hourly scale, as of artificial neural networks as input to a hydrological model physical basis, with distributed parameters. The hypothesis in this study is that the filling of historic precipitation series faults with the Artificial Neural Networks maximizes its use in studies and hydrological modeling. The methodology has been proposed a method for gap filling of the historical data of hourly rainfall monitored in eighteen rain gauges. Subsequently the completed precipitation data were applied in a flow forecasting model (SWAT). Seven situations were simulated to verify the efficiency of the SWAT model, a scenario with input time of 16 rain gauges with gap filling using RNAs, subsequently the input series were being reduced to 8 stations, 4, 2 and finally 1 rain gauges data filled. Was also simulated a scenario in which were used as input hourly data series of 16 unfilled posts, and a scenario with daily data entry was also simulated, where the hourly data filled of 16 stations were converted to daily data. 1784 models were constructed to fill gaps in the hourly data series of rain gauges in the basin. The gaps filling in hourly precipitation showed high efficiency coefficients of models. In general, coefficient of Nash-Sutcliffe (NS) values found during the training and verification networks ranged from 0.80 to 0.99. The frequency with which NS values smaller than 0.90 were found in the fill of the rain gauge was 3.6%. Based on the rainfall filled series, these were tested for their efficiency in the hydrologic simulation process, using the physically based SWAT model. The calibration and verification of the model parameters were performed using 16 pluviograph stations with hourly series filled with RNAs. Results showed that the efficiency coefficients of NS decreases as the amount of rainfall stations used in the input model are reduced from 16 to 8, from 8 to 4, 4 to 2 and 2 to 1. Ranged from NS = 086 (16 pluviographs) NS = 0.75 (with two one pluviographs). When using the not filling data, the model obtained a lower performance, achieving a 8 coefficient NS equal to 0.69. On respect to the latter scenario, in which hourly data were accumulated and converted filled in daily to be inserted in the model, the worst results were obtained, the NS equaled 0.61. It is noticed in this way, that the filling gaps of hourly rainfall provided the maximization of available data, with representation of spatial variability and, performing simulations to intervals compatible with the response time of the basin.

A precipitação é provavelmente a variável do ciclo hidrológico que apresenta a maior variabilidade espacial. Postos pluviométricos convencionais fornecem registros válidos apenas para um pequeno entorno do instrumento. A baixa densidade de postos pluviométricos em bacias brasileiras tem sido o fator determinante nas incertezas dos resultados de diversos modelos hidrológicos que têm sido aplicados no país. Nesse contexto, estimativas espaciais de precipitação podem constituir-se em uma ferramenta extremamente útil. Essas estimativas, embora pouco precisas quando comparadas com valores pontuais medidos no solo, fornecem uma boa noção da distribuição espacial das chuvas. Neste trabalho, avalia-se em que medida as estimativas de precipitação obtidas a partir do satélite TRMM podem ser úteis quando usadas como dado de entrada do modelo hidrológico distribuído MGB-IPH, sozinhas ou associadas com os dados da rede pluviométrica. Os resultados são analisados em termos de vazão simulada, considerando que esta representa a integração de todos os fenômenos hidrológicos na bacia. Foram realizados estudos de caso na bacia do rio São Francisco até a UHE Três Marias, que conta com boa rede pluviométrica para aferir as estimativas, e na bacia do rio Tapajós, que possui baixa densidade de postos pluviométricos. O modelo alternativo, usado com estimativas de satélite, teve desempenho pouco inferior ou mesmo similar ao modelo convencional, usado com dados de pluviômetros. Além disso, os campos de precipitação obtidos por satélite são potenciais ferramentas para consistência de dados pluviométricos em escala de bacia hidrográfica e estimativa da precipitação em áreas com deficiente rede pluviométrica, considerando que os resultados obtidos pela rede e por satélites mostraram valores próximos.

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