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

objetivo geral deste trabalho foi compreender os principais mecanismos de geração de vazão na bacia do rio Araponga (ARA), uma pequena bacia experimental caracterizada por vegetação secundária de Floresta Ombrófila Mista, situada na região norte do estado de Santa Catarina. Para isso, foi instalado um sistema de monitoramento de precipitação externa e interna, escoamento de tronco, tensiometria, fluviometria e temperatura (da água do rio no exutório e do solo nas profundidades 20 e 45 cm) na ARA; e monitoramento de variáveis meteorológicas (incluindo temperatura atmosférica) na estação do rio Feio, a 3 km de distância da ARA. O monitoramento de tensão da água no solo foi feito em 3 encostas com características geomorfológicas distintas, em 3 posições em cada encosta e ao longo do perfil do solo (9 perfis de solo). Utilizou-se o modelo HYDRUS-2D para simular o fluxo de água e compreender a dinâmica da água nas 3 encostas. As séries temporais também foram analisadas na escala temporal de evento hidrológico, por meio da delimitação de 87 eventos hidrológicos no período (total de 1125 dias – de 15/10/2011 a 12/11/2014) Para cada evento hidrológico, considerou-se 3 períodos de análise: A – antes; E – durante; e D – depois do evento. O inverno foi a estação mais chuvosa, e outono e inverno as estações com maiores vazões de permanência. As simulações com o modelo HYDRUS-2D permitiram, por meio e análise qualitativa, identificar a tendência de saturar primeiro na interface entre as camadas de solo e apenas depois ocorrer o fluxo lateral. A relação entre as temperaturas atmosférica e da água do rio não segue o ajuste em forma de S, possivelmente pois a bacia está localizada em região de clima subtropical. O uso da temperatura como indicador do mecanismo de geração de vazão permitiu inferir que durante o inverno, o fluxo de água que chega no rio é proveniente da camada de solo próxima à profundidade de 45 cm, pois ocorre um aumento da temperatura da água do rio durante o evento hidrológico se aproximando mais da temperatura do solo na profundidade de 45 cm. Esta situação foi observada em detalhes no evento nº 50. / The objective of this work was to understand the main mechanisms of runoff generation in the Araponga river basin (ARA), a small experimental basin characterized by secondary vegetation of the Ombrophilous Mixed Forest, located in the northern region of the state of Santa Catarina, Brazil. The system of monitoring of rainfall, throughfall, stemflow, tensiometry, fluviometry, and temperature (of the river water in the outlet and the soil at depths 20 and 45 cm) were installed in the ARA; and monitoring of meteorological variables (including atmospheric temperature) at the Feio river station, 3 km away from the ARA. Soil water tension was monitored in 3 hillslopes with distinct geomorphological characteristics, in 3 positions on each slope and along the soil profile (9 soil profiles). The HYDRUS-2D model was used to simulate the water flow and to understand the soil water dynamics in the 3 hillslopes The time series were analyzed in the time scale of hydrological event, by means of the delimitation of 87 hydrological events in the period (total of 1125 days - from 15/oct/2011 to 12/nov/2014). For each hydrological event, 3 periods of analysis were considered: A - before; E - during; and D - after the event. Winter was the most rainy season, and autumn and winter were the seasons with higher flow rates. The simulations with the HYDRUS-2D model allowed to identify the tendency of the hillslopes to saturate first at the interface between the soil layers and only after lateral flow occurs. The relationship between atmospheric and river water temperatures does not follow the S-shaped adjustment, possibly because the basin is in a subtropical climate region. The use of temperature as an indicator of the runoff generation mechanism allowed to infer that during the winter, the flow of water arriving in the river comes from the soil layer close to the depth of 45 cm, as there is an increase in the water temperature of the river during the hydrological event approaching more of the soil temperature in the depth of 45 cm. This situation was observed in detail in event nº 50.

O entendimento da dinâmica hidrossedimentológica em uma bacia hidrográfica pode ser realizado pelo monitoramento das variáveis hidrossedimentológicas e pela modelagem desses processos. Nesse contexto, essa pesquisa analisou a eficiência do modelo Soil and Water Assessment Tool (SWAT) na previsão dos processos hidrossedimentológicos na bacia do Taboão (Pejuçara, RS), considerando as saídas (vazão e produção de sedimentos) em um passo de tempo mensal e diário. Para tal, foram utilizados dados de chuva horária dos anos 2008 a 2016, monitorada em quatro pluviógrafos instalados na bacia (PVGs 34, 40, 43 e 51), e dados climáticos da estação meteorológica de Cruz Alta. As informações de vazão, para os anos de 2011 a 2016, foram obtidas por meio da conversão dos dados de nível de água monitorados no exutório da bacia, utilizando uma curva-chave cota x vazão. A concentração de sedimentos suspensos (CSS), para os anos de 2013 a 2015, foi estimada por meio de modelos de redes neurais artificias (RNAs), empregando como entrada dados de turbidez e de nível de água, monitorados no exutório da bacia. O preenchimento das falhas dos registros de precipitação horária foi executado por meio de modelos de Combinações de RNAs (CRNAs) associados à média simples (MS) ou à média ponderada pelo inverso da distância (MP), utilizando como entrada dados pluviométricos dos postos vizinhos. As falhas nos dados de nível de água foram preenchidas por modelos de RNAs, que usaram como entrada níveis de água monitorados em sub-bacias embutidas ou adjacente à bacia do Taboão (bacias do Donato, Turcato, Alemão e Andorinhas), e dados de precipitação média dos quatro pluviógrafos utilizados nessa pesquisa Foram determinadas as defasagens temporais entre os níveis de água das diferentes bacias, e testados o uso da precipitação média com aplicação de filtro temporal linear e/ou exponencial. Os registros falhos nos dados de turbidez foram preenchidos por modelos de RNAs, que empregaram como entrada informações de nível de água monitoradas, de 10 em 10 minutos, no exutório da bacia. A calibração do modelo SWAT para a previsão dos processos hidrológicos foi realizada usando dados de vazão, diários e mensais, para os anos de 2013, 2014 e 2016 e; a etapa de verificação foi executada para os anos de 2011 e 2015. Considerou-se o Método de Green & Ampt para determinação da infiltração de água no solo e 2 anos (2008-2009) para período de aquecimento do modelo SWAT. A calibração do modelo para a produção de sedimentos foi realizada para os anos de 2013 e 2015 e o processo de verificação foi efetuado para o ano de 2014. A calibração e a análise de sensibilidade dos parâmetros foram realizadas com auxílio do SWAT-CUP, utilizando o algoritmo SUFI-2. O coeficiente de Nash–Sutcliffe (NS) das RNAs para preenchimento das falhas de precipitação variou entre 0,35, classificado como “Insatisfatório”, e 0,86, avaliado como “Muito Bom”, considerando critérios propostos por Moriasi et al. (2007). Das 13 RNAs desenvolvidas para preenchimento das falhas nos níveis de água, apenas uma delas foi classificada como de desempenho “Satisfatório” durante o treinamento e; as demais enquadraram-se como de desempenho “Muito Bom”. Na etapa de verificação, sete RNAs foram consideradas com desempenho “Muito Bom” e cinco com “Bom” desempenho No preenchimento das falhas de turbidez, das cinco RNAs desenvolvidas, quatro mostraram “Bom” desempenho durante o treinamento, e uma rede teve desempenho “Muito Bom”; enquanto que, no processo de verificação, duas RNAs tiveram desempenho “Muito Bom”, uma delas foi classificada com desempenho “Bom” e; duas RNAs foram consideradas com desempenho “Satisfatório”. As estatísticas de desempenho dos modelos de RNAs desenvolvidos para o preenchimento das falhas de nível de água, de turbidez e de precipitação também demonstraram que tais redes representam uma alternativa interessante para a obtenção de séries contínuas desses dados, possibilitando o uso posterior dos registros para a modelagem hidrossedimentológica. A calibração do modelo SWAT para estimativa da vazão mensal mostrou desempenho “Muito Bom” (NS=0,78), e para a determinação da vazão diária foi considerado “Bom” (NS=0,72). Na etapa de verificação, o modelo manteve o “Bom” desempenho (NS=0,68) para estimativa da vazão diária, decaindo para desempenho “Satisfatório” (NS=0,64) para a simulação em escala mensal. Para a estimativa da produção de sedimentos mensal, o desempenho do modelo foi considerado “Bom” tanto na calibração (NS=0,66) quanto na verificação (NS=0,70). Na escala diária o desempenho foi “Satisfatório” para a calibração (NS=0,64) e “Insatisfatório” para a verificação (NS=0,38) Tais resultados indicam que o modelo SWAT é uma ferramenta promissora para aplicações na previsão hidrossedimentológica na bacia do Taboão, especialmente em termos de simulações dos processos hidrológicos. No entanto, existem limitações para aplicações na estimativa da produção de sedimentos, sobretudo quando considerados os processos em escala diária. Essas limitações são consequência da presença de processos erosivos na bacia (voçorocas), que não são simulados pelas rotinas presentes no modelo SWAT, bem como pelo escoamento dominante ser do tipo subsuperficial, com ocorrência de pipping; indicando-se, portanto, adequações nas rotinas do modelo para melhor representatividade desses processos. / The understanding of hydrosedimentological dynamics in a watershed can be obtained by monitoring the hydrossedimentological variables and by modeling these processes. In this context, this research analyzed the efficiency of the Soil and Water Assessment Tool (SWAT) in predicting the hydrosedimentological processes in the Taboão basin (Pejuçara, RS), considering the outputs (flow and sediment production) in a monthly and daily time step. For that, hourly rainfall data from 2008 to 2016 were monitored at four pluviographs installed in the basin (PVGs 34, 40, 43 and 51), and climate data were obtained from the Cruz Alta meteorological station. The flow information for the years 2011 to 2016 was obtained by converting the monitored water level data into flow by using a rating curve. The suspended sediment concentration (SSC), from 2013 to 2015, was estimated using artificial neural network (ANN) models, using as input turbidity and water level data, monitored in the basin. The filling of the hourly rainfall records was performed by models of Combinations of RNAs (CRNAs) associated with the simple mean (MS) or weighted mean to the inverse distance (MP), using as input rainfall data from the neighboring stations. Failures in the water-level data were filled by RNA models, which used as input water levels monitored in sub-basins adjacent or embedded to the Taboão basin (Donato, Turcato, Alemão and Andorinha basins), and mean precipitation data of the four pluviographs used in this research. The temporal lags between the water levels of the different basins were determined and the use of the average precipitation with linear and exponential temporal filters was tested The turbidity data records were filled by RNA models, using water level information monitored at every 10 minutes. The SWAT model calibration for predicting the hydrological processes was performed using daily and monthly flow data for the years 2013, 2014 and 2016 and the verification step was performed for the years 2011 and 2015; considering Green & Ampt Method for infiltration estimation and 2 years of warm-up period (2008-2009). The calibration of the model for sediment yield was performed for the years 2013 and 2015 and the verification process was carried out for the year 2014. The calibration and sensitivity analysis of the parameters were performed with the assistance of SWAT-CUP, using the SUFI-2 algorithm. The Nash-Sutcliffe Coefficient (NS) of the RNAs used to fill precipitation faults varied between 0.35, classified as "Unsatisfactory", and 0.86, evaluated as "Very Good", considering criteria proposed by Moriasi et al. (2007). Of the 13 RNAs developed to fill water level failures, only one of them was classified as a "Satisfactory" performance during training and; the others have been classified as "Very Good" performance. In the verification step, seven RNAs were considered to have "Very Good" performance and five had "Good” performance. In the fulfillment of the turbidity faults, of the five RNAs developed, four showed "Good" performance during the training, and one network had "Very Good" performance; while in the verification process two ANNs performed "Very Good", one of them was classified as "Good" and; two ANNs were considered to have "Satisfactory" performance The performance statistics of the ANN models developed to fill the water level, turbidity and precipitation failures also demonstrated that such networks represent an interesting alternative to obtain continuous series of these data, allowing the later use of the records for hydrossedimentological modeling. In the verification processes, the model maintained a “Good” performance (NS=0.68) to estimate the daily flow, decreasing to "Satisfactory" performance (NS=0.64) for the monthly scale simulation. For the estimation of sediment yield the model performance was considered "Good" for monthly calibration period (NS=0.66) and also for the verification (NS=0.70). In daily scale the performance was "Satisfactory" for calibration (NS=0.64) and “Unsatisfactory” in the verification (NS=0.38). These results indicate that the SWAT model is a promising tool for applications in the hydrosedimentological forecasting in the Taboão basin, especially in terms of hydrological processes simulations. However, there are limitations to applications in the estimation of sediment production, especially when considering daily scale processes. These limitations are due to the presence of erosive processes in the basin (gully erosion), which are not simulated by the routines present in the SWAT model, as well as by the existence of the lateral flow with occurrence of pipping; indicating, therefore, the need for adjustments in the routines of the model to better represent these processes.

Em regiões úmidas a relação entre os mananciais superficiais e subterrâneos se dá principalmente por meio da descarga dos aquíferos para os rios, essa dinâmica é “alimentada” principalmente pela recarga subterrânea. A área de estudo foi a Bacia do Paraná 3, localizada no Sistema Aquífero Serra Geral, no estado do Paraná. O presente trabalho estudou a recarga subterrânea em duas bacias monitoradas por estações fluviométricas a partir de três diferentes métodos, o balanço hídrico, a separação do escoamento de base usando três diferentes formas de obtenção do parâmetro BFImax (tabelado, curva de permanência e filtro inverso), e a modelagem hidrológica a partir da análise dos reservatórios subterrâneo e subsuperficial do modelo MGB-IPH. Para melhor entender as águas subterrâneas, também se utilizou o TWS do GRACE para avaliar as variações do armazenamento de água na área. Os resultados obtidos mostraram que a maioria dos métodos e suas variações convergiram em grandeza (resultados médio de 491,4±31,9mm para a bacia SFV e 270,1±39,4mm para a bacia SFF), com exceção dos resultados da aplicação da separação do escoamento de base usando o BFImax tabelado (212,0mm para a bacia SFV e 160,6mm para a bacia SFF), além disso, verificou-se que o uso do esvaziamento do reservatório subsuperficial e subterrâneo juntos (612,9±18,1mm para a bacia SFV e 372,8±25,2mm para a bacia SFF) apresenta resultados similares ao uso de filtros e ao balanço hídrico, entretanto, quando se utiliza somente o esvaziamento do reservatório subterrâneo (509,1±17,3mm para a bacia SFV e 53,5±9,7mm para a bacia SFF), somente uma estação converge em resultados, a outra apresenta valores bastante inferiores, esses resultados foram explicados pelas diferentes geomorfologias das bacias. Foi verificado que a aplicação dos filtros de separação do escoamento de base em dados simulados no modelo MGB-IPH não apresenta prejuízos em relação a aplicação dos mesmos em dados observados (<4%). A variação mensal da recarga subterrânea apresentou um comportamento concordante ao TWS do GRACE. Com os resultados obtidos um modelo hidrogeológico conceitual da área foi proposto com base nas características físicas (geomorfologia, solos, características hidráulicas e hidrológicas e dados dos poços) e com base nos resultados obtidos pela aplicação dos métodos de recarga subterrânea. O modelo mostrou que a existência de topos alongados e aplainados em regiões de baixa de declividade favorecem a recarga subterrânea frente a regiões sem topos aplainados e de maior declividade, além disso, a profundidade dos solos também explicou os resultados. / In humid regions, the relationship between groundwater sources and the rivers is mainly governed by the discharge of aquifers into rivers, this dynamics is fed mainly by groundwater recharge. The study area was the Paraná Basin 3, located in the Serra Geral Aquifer System, in the state of Paraná. The present work studied the groundwater recharge in two basins monitored by gauge stations using three different methods: the water-budget method, the hydrograph separation method using three different ways of obtaining the BFImax parameter (Eckhardt pre-defined values, Q90/Q50 ratio and backwards filter) and the hydrological modeling from the analysis of the groundwater and subsurface reservoirs of the MGB-IPH model. To better understand groundwater, TWS obtained from GRACE was also used to assess variations in water storage in the area. The results showed that most of the methods and their variations converged in magnitude (average of 491,4±31,9mm for SFV basin and 270,1±39,4mm for SFF basin), except for the results of the hydrograph separation using the Eckhardt pre-defined values of BFImax (212,0mm for SFV basin and 160,6mm for SFF basin), in addition, it was verified that the use of the emptying of the subsurface and groundwater reservoir together (612,9±18,1mm for SFV basin and 372,8±25,2mm for SFF basin) presents results similar to the use of hydrograph separation and to the water-budget method, however, when only the emptying of the groundwater reservoir is used (509,1±17,3mm for SFV basin and 53,5±9,7mm for SFF basin), only one station converged in results, the other presented lower values, these results were explained by the different geomorphologies of the basins. It was verified that the application of the hydrograph separation in simulated data does not present damages in relation to the application of the same in observed data (<4%). The monthly variation of the groundwater recharge presented a concordant behavior to the TWS. With the results obtained a conceptual hydrogeological model of the area was proposed based on the physical characteristics (geomorphology, soils, hydraulic and hydrological characteristics and hydrodynamic characteristics of the wells) and based on the results obtained by the application of groundwater recharge methods. The model showed that the existence of elongated and flattened tops in low declivity regions favors groundwater recharge compared to regions with no flattened tops and with greater declivity, in addition, soil depth also influenced the results.

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

Diversas atividades humanas são fortemente dependentes do clima e da sua variabilidade, especialmente aquelas relacionadas ao uso da água. A operação integrada de reservatórios com múltiplos usos requer uma série de decisões que definem quanta água deve ser alocada, ao longo do tempo para cada um dos usos, e quais os volumes dos reservatórios a serem mantidos. O conhecimento antecipado das condições climáticas resulta de vital importância para os operadores de reservatórios, pois o insumo dos reservatórios é a vazão dos rios, que por sua vez é dependente de condições atmosféricas e hidrológicas em diferentes escalas de tempo e espaço. A pesquisa trata sobre três importantes elementos de subsídio à tomada de decisão na operação de reservatórios baseada na previsão de variáveis hidrológicas: (a) as previsões de vazão de curto prazo; (b) as previsões de precipitação de longo prazo e (c) as medidas de desempenho das previsões. O reservatório de Furnas, localizado na bacia do Rio Grande, em Minas Gerais, foi selecionado como estudo de caso devido, principalmente, à disponibilidade de previsões quantitativas de chuva e pela importância desse reservatório na região analisada. A previsão de curto prazo de vazão com base na precipitação foi estimada com um modelo empírico (rede neural artificial) e a previsão de precipitação foi obtida pelo modelo regional ETA. Uma metodologia de treinamento e validação da rede neural artificial foi desenvolvida utilizando previsões perfeitas de chuva (considerando a chuva observada como previsão) e utilizando o maior número de dados disponíveis, favorecendo a representatividade dos resultados obtidos. A metodologia empírica alcançou os desempenhos obtidos com um modelo hidrológico conceitual, mostrando-se menos sensitiva aos erros na previsão quantitativa de precipitação nessa bacia. Os resultados obtidos mostraram que as previsões de vazão utilizando modelos empíricos e conceituais e incorporando previsões quantitativas de precipitação são melhores que a metodologia utilizada pelo ONS no local de estudo. A redução dos erros de previsão relativos à metodologia empregada pelo ONS foi em torno de 20% quando usadas previsões quantitativas de precipitação definidas pelo modelo regional ETA e superiores a 50% quando usadas previsões perfeitas de precipitação. Embora essas últimas previsões nunca possam ser obtidas na prática, os resultados sugerem o quanto o incremento do desempenho das previsões quantitativas de chuva melhoraria as previsões de vazão. A previsão de precipitação de longo prazo para a bacia analisada foi também estimada com um modelo empírico de redes neurais artificiais e utilizando índices climáticos como variáveis de entrada. Nesse sentido, foram estimadas previsões de precipitação acumulada no período mais chuvoso (DJF) utilizando índices climáticos associados a fenômenos climáticos, como o El Niño - Oscilação Sul e a Oscilação Decadal do Pacífico, e a modos de variabilidade climática, como a Oscilação do Atlântico Norte e o Modo Anular do Hemisfério Sul. Apesar das redes neurais artificiais terem sido aplicadas em diversos problemas relacionados a hidrometeorologia, a aplicação dessas técnicas na previsão de precipitação de longo prazo é ainda rara. Os resultados obtidos nesse trabalho mostraram que consideráveis reduções dos erros da previsão relativos ao uso apenas da média climatológica como previsão podem ser obtidos com a metodologia utilizada. Foram obtidas reduções dos erros de, no mínimo 50%, e chegando até um valor próximo a 75% nos diferentes testes efetuados no estudo de caso. Uma medida de desempenho da previsão foi desenvolvida baseada no uso de tabelas de contingência e levando em conta a utilidade da previsão. Essa medida de desempenho foi calculada com base nos resultados do uso das previsões por um modelo de operação de reservatório, e não apenas na comparação de vazões previstas e observadas. Nos testes realizados durante essa pesquisa, ficou evidente que não existe uma relação unívoca entre qualidade das previsões e utilidade das previsões. No entanto, em função de comportamentos particulares das previsões, tendências foram encontradas, como por exemplo nos modelos cuja previsão apresenta apenas defasagem. Nesses modelos, a utilidade das previsões tende a crescer na medida que a qualidade das mesmas aumenta. Por fim, uma das grandes virtudes da medida de desempenho desenvolvida nesse trabalho foi sua capacidade de distinguir o desempenho de modelos que apresentaram a mesma qualidade. / Several human activities are strongly dependent on climate and its variability, especially those related to water use. The operation of multi-purpose reservoirs systems defines how much water should be allocated and the reservoir storage volumes to be maintained, over time. Knowing in advance the weather conditions helps the decision making process, as the major inputs to reservoirs are the streamflows, which are dependent on atmospheric and hydrological conditions at different time-space scales. This research deals with three important aspects towards the decision making process of multi-purpose reservoir operation based on forecast of hydrological variables: (a) short-term streamflow forecast, (b) long-range precipitation forecast and (c) performance measures. The Furnas reservoir on the Rio Grande basin was selected as the case study, primarily because of the availability of quantitative precipitation forecasts from the Brazilian Center for Weather Prediction and Climate Studies and due to its importance in the Brazilian hydropower generation system. Short-term streamflow forecasts were estimated by an empirical model (artificial neural network – ANN) and incorporating forecast of rainfall. Quantitative precipitation forecasts (QPFs), defined by the ETA regional model, were used as inputs to the ANN models. A methodology for training and validating the ANN models was developed using perfect precipitation forecasts (i.e., using the observed precipitation as if it was a forecast) and considering the largest number of available samples, in order to increase the representativeness of the results. The empirical methodology achieved the performance obtained with a conceptual hydrological model and seemed to be less sensitive to precipitation forecast error relative to the conceptual hydrological model. Although limited to one reservoir, the results obtained show that streamflow forecasting using empirical and conceptual models and incorporating QPFs performs better than the methodology used by ONS. Reduction in the forecast errors relative to the ONS method was about 20% when using QPFs provided by ETA model, and greater than 50% when using the perfect precipitation forecast. Although the latter can never be achieved in practice, these results suggest that improving QPFs would lead to better forecasts of reservoir inflows. Long-range precipitation forecast was also estimated by an empirical model based on artificial neural networks and using climate indices as input variables. The output variable is the summer (DJF) precipitation over the Furnas watershed. It was estimated using climate indices related to climatic phenomena such as El Niño - Southern Oscillation and the Pacific Decadal Oscillation and modes of climate variability, such as the North Atlantic Oscillation and the Southern Annular Mode. Despite of ANN has been applied in several problems of hydrometeorological areas, the application of such technique for long-range precipitation forecast is still rare. The results obtained demonstrate how the methodology for seasonal precipitation forecast based on ANN can be particularly helpful, with the use of available time series of climate indices. Reductions in the forecast errors achieved by using only the climatological mean as forecast were considerable, being at least of 50% and reaching values close to 75% in several tests. A performance measure based on the use of contingency tables was developed taking into account the utility of the forecast. This performance measure was calculated based on the results of the use of the forecasts by a reservoir operation model, and not only by comparing streamflow observed and forecast. The performed tests show that there is no unequivocal relationship between quality and utility of the forecasts. However, when the forecast has a particular behavior, trends were found in the relationship between utility and quality of the forecast, such as models that generate streamflow forecast with lags in comparison to the observed values. In these models, the utility of the forecasts tends to enhance as the quality increases. Finally, the ability to distinguish the performance of forecast models having similar quality was one of the main merits of the performance measure developed in this research.

A precipitação é uma das principais variáveis hidrológicas analisadas antes de ser fornecida como dado de entrada aos modelos chuva-vazão. As dificuldades para quantificar o valor da chuva, de modo a representar o evento que verdadeiramente ocorre na bacia hidrográfica, provêm principalmente da alta variabilidade espacial da precipitação, da quantidade de postos distribuídos em uma área, das falhas existentes nas séries pluviométricas (falhas nos aparelhos, no processamento dos dados e por perdas dos dados). Uma das formas de quantificar o valor da chuva em uma determinada área para uso em modelos concentrados chuva-vazão, a partir de uma rede de pluviômetros, pode ser com base na Media Aritmética ou na Mediana, que foi uma das propostas desta pesquisa. Os métodos para se obter estas estatísticas pontuais seriam mediante a utilização dos cálculos diretos aplicados nos postos presentes dentro dos limites da bacia, ou através dos valores dos nós de uma grade regular localizados no interior da bacia, com os valores destes nós estimados por interpolação de medidas pontuais posicionadas no interior e fora dos limites da bacia. Os interpoladores utilizados foram o Inverso do Quadrado da Distância, O Vizinho mais Próximo, O Vizinho Natural e a Triangulação Linear. O método de interpolação mais adequado, para as situações encontradas nas séries de precipitação, foi selecionado com o uso da Técnica da Validação Cruzada, ao qual, o método do Vizinho Natural apresentou melhor desempenho. As séries das precipitações médias e medianas diárias obtidas pelos Cálculos Diretos, e após a espacialização com o Interpolador Vizinho Natural, foram utilizadas como dados de entrada no modelo chuva-vazão concentrado conceitual IPH II, versão WIN_IPH II, em diferentes escalas de bacias hidrográficas embutidas (9426 a 19,5 Km² ). Os resultados das vazões simuladas pelo modelo, após os processos de calibração, com o uso da calibração monoobjetivo SCE-UA, evidenciaram o melhor método, Cálculos Diretos ou Interpolação, e a estatística pontual, Media ou Mediana, que foi mais adequada a partir do desempenho do modelo nas etapas de calibração e de verificação dos parâmetros resultantes. Concluiu-se que além das falhas existentes influenciarem nas chuvas médias e medianas obtidas por cálculos diretos, a mediana não é uma estatística que representa bem o volume de chuva ocorrente na bacia, pois produziu baixo desempenho no modelo e valores de parâmetros sem significado físico para bacias rurais. Observou-se uma melhora nas duas estatísticas pontuais, após o cálculo da chuva média e da mediana com base nos valores dos nós da grade regular no interior da bacia, estimados pelo interpolador Vizinho Natural. O uso das estatísticas pontuais obtidas por este método produziu bom desempenho do modelo nas etapas de calibração e de verificação. A chuva média obtida por interpolação com o Vizinho Natural foi a estatística mais representativa para a maior parte das escalas analisadas. Este trabalho também mostrou a possibilidade de se fazer à transferência de parâmetros do modelo IPH II, com o uso da melhor estatística pontual, de bacias maiores para bacias menores, com o intuito de verificar situações para obtenção de vazões em bacias menores que não possuem medições fluviométricas. / Precipitation is a key hydrological variables analyzed before being supplied as input to rainfall-runoff models. The difficulties to quantify the amount of rain in order to truly represent the event that occurs in the watershed, primarily come from the high spatial variability of precipitation, the number of stations distributed in an area of flaws in the rainfall series (faults in apparatus in data processing and for loss of data). One way to quantify the amount of rainfall in a given area for use in concentrated rainfall-runoff models, from a network of rain gauges, can be based on the arithmetic mean or median, which was one of the purposes of this research. The methods to obtain these statistics would be off by using the direct calculations applied in these posts within the limits of the basin, or through the values of the nodes of a regular grid located inside the basin, we estimated these values by interpolation offs positioned inside and outside the boundaries of the basin. The interpolators used were the Inverse Square Distance, Nearest Neighbor, The Natural Neighbor and Linear Triangulation. The interpolation method most appropriate to the situations found in the precipitation series, was selected by using the Cross Validation technique, which the Natural Neighbor method showed better performance. The series of daily precipitation means and medians obtained by direct calculations, and after the spatial interpolator with Natural Neighbor, were used as input to rainfall-runoff model focused conceptual HPI II, version WIN_IPH II, at different scales of watersheds embedded (9426 to 19.5 km ²). The results of the simulated flows by the model after the calibration procedures, calibration using the SCE-UA monoobjetivo, showed the best method, Direct calculations or interpolation, and timely statistics, mean or median, which was more appropriate to the performance stages of the model calibration and verification of resulting parameters. It was concluded that besides the existing faults influence on rainfall averages and medians obtained by direct calculations, the median is a statistic that well represents the volume of rainfall occurring in the basin, because it produced lower scores in the model and parameter values without physical meaning to rural basins. We observed an improvement in the two point statistics, after calculating the mean and median rainfall based on the values of the nodes of regular grid within the basin, estimated by the Natural Neighbor interpolation. The occasional use of statistics obtained by this method produced good performance of the model in steps of calibration and verification. The average rainfall obtained by interpolation from the Natural Neighbor was statistically more representative for most of the scales analyzed. This work also showed the possibility of making the transfer of model parameters HPI II, using the best statistical point of basins larger for smaller basins, in order to check conditions for obtaining flows in smaller basins that have no measurements gauged.

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.

Soil moisture can be a determining factor in hydrological processes. However, the monitoring of soil water content is difficult to perform because of its spatio-temporal variability and because field measurements are expensive and time-consuming. Thus, the use of the Tank Model and also a moisture index derived from this model can be very useful in hydrological studies and in the management of natural disasters. In addition, the evaluation of this index in a distributed form in the river basin allows a more detailed analysis of the water content of the soil, considering its spatial variability. The objective of this study was to develop a distributed version of the Tank Model (D-Tank Model) to determine a soil moisture content (IUS), dividing the basin into cells with a resolution of 2 meters. The study area was the Araponga River basin (5.26 ha), located in the north of Santa Catarina, and with hydro-meteorological and tensiometric data available. In the study, data were used every 5 minutes of rainfall, evapotranspiration and flow, and soil water tension every 10 minutes, measured from March 2011 to December 2015. Initially the Tank Model was used, Aiming only at the rain-flow process of the basin for five short-duration events aiming at the calibration of the parameters, which were also used in the D-Tank Model cells. The validation of this transfer of parameters was done using the average of the parameters found in the calibration, applying it in two other short duration events. After validation, the water storage in the soil of each of the basin cells generated for the D-Tank Model was calculated. With the D-Tank Model, the IUS values were obtained, which were compared with the soil water tension values measured by the tensiometers. The individual storage values of the two reservoirs S1, and S2, were also compared with the water tension values. The comparison was made through the linear correlation coefficient, seeking negative correlations between the variables, which occurred in a satisfactory way, both between the IUS and the tension values, as well as the storage values of the reservoirs and the water tension values. The present work showed that IUS may be an applicable measure for soil moisture representation. / A umidade do solo pode ser um fator determinante nos processos hidrológicos. No entanto, o monitoramento do conteúdo de água no solo é difícil de ser realizado, devido à sua variabilidade espaço-temporal e porque as medições de campo são dispendiosas e demoradas. Assim, a utilização do Tank Model e também de um índice de umidade, derivado deste modelo, podem ser muito úteis nos estudos hidrológicos. Além disso, a avaliação desse índice de forma distribuída na bacia hidrográfica permite uma análise mais detalhada do conteúdo de água do solo, uma vez que considera a sua variabilidade espacial. O objetivo deste estudo foi desenvolver uma versão distribuída do Tank Model (D-Tank Model), para determinar um índice de umidade do solo (IUS), dividindo a bacia em células com resolução de 2 metros. A área de estudo foi a bacia hidrográfica do Rio Araponga (5,26 ha), localizada no norte de Santa Catarina, e com disponibilidade de dados hidro-meteorológicos e tensiométricos. No estudo foram utilizados dados a cada 5 minutos de precipitação, evapotranspiração e vazão, e de tensão de água no solo a cada 10 minutos, medidos no período de março de 2011 a dezembro de 2015. Inicialmente foi utilizado o Tank Model (concentrado), visando somente o processo chuva-vazão da bacia para cinco eventos de curta-duração visando a calibração dos parâmetros, que foram também utilizados nas células do D-Tank Model. A validação desta transferência de parâmetros se deu utilizando a média dos parâmetros encontrados na calibração, aplicando-a em outros dois eventos de curta duração. Após a validação, foi calculado o armazenamento de água no solo, de cada uma das células da bacia, geradas para o D-Tank Model. Com o D-Tank Model obteve-se os valores de IUS, que foram comparados com os valores de tensão da água no solo, medidos pelos tensiômetros. Os valores de armazenamento individuais dos dois reservatórios S1, e S2, também foram comparados com os valores de tensão. A comparação foi feita através do coeficiente de correlação linear, buscando correlações negativas entre as variáveis, o que ocorreu de forma satisfatória, tanto entre o IUS e os valores de tensão, como para os valores de armazenamento dos reservatórios e os valores de tensão da água no solo. O presente trabalho mostrou que o IUS pode ser uma medida aplicável para representação da umidade do solo.

objetivo geral deste trabalho foi compreender os principais mecanismos de geração de vazão na bacia do rio Araponga (ARA), uma pequena bacia experimental caracterizada por vegetação secundária de Floresta Ombrófila Mista, situada na região norte do estado de Santa Catarina. Para isso, foi instalado um sistema de monitoramento de precipitação externa e interna, escoamento de tronco, tensiometria, fluviometria e temperatura (da água do rio no exutório e do solo nas profundidades 20 e 45 cm) na ARA; e monitoramento de variáveis meteorológicas (incluindo temperatura atmosférica) na estação do rio Feio, a 3 km de distância da ARA. O monitoramento de tensão da água no solo foi feito em 3 encostas com características geomorfológicas distintas, em 3 posições em cada encosta e ao longo do perfil do solo (9 perfis de solo). Utilizou-se o modelo HYDRUS-2D para simular o fluxo de água e compreender a dinâmica da água nas 3 encostas. As séries temporais também foram analisadas na escala temporal de evento hidrológico, por meio da delimitação de 87 eventos hidrológicos no período (total de 1125 dias – de 15/10/2011 a 12/11/2014) Para cada evento hidrológico, considerou-se 3 períodos de análise: A – antes; E – durante; e D – depois do evento. O inverno foi a estação mais chuvosa, e outono e inverno as estações com maiores vazões de permanência. As simulações com o modelo HYDRUS-2D permitiram, por meio e análise qualitativa, identificar a tendência de saturar primeiro na interface entre as camadas de solo e apenas depois ocorrer o fluxo lateral. A relação entre as temperaturas atmosférica e da água do rio não segue o ajuste em forma de S, possivelmente pois a bacia está localizada em região de clima subtropical. O uso da temperatura como indicador do mecanismo de geração de vazão permitiu inferir que durante o inverno, o fluxo de água que chega no rio é proveniente da camada de solo próxima à profundidade de 45 cm, pois ocorre um aumento da temperatura da água do rio durante o evento hidrológico se aproximando mais da temperatura do solo na profundidade de 45 cm. Esta situação foi observada em detalhes no evento nº 50. / The objective of this work was to understand the main mechanisms of runoff generation in the Araponga river basin (ARA), a small experimental basin characterized by secondary vegetation of the Ombrophilous Mixed Forest, located in the northern region of the state of Santa Catarina, Brazil. The system of monitoring of rainfall, throughfall, stemflow, tensiometry, fluviometry, and temperature (of the river water in the outlet and the soil at depths 20 and 45 cm) were installed in the ARA; and monitoring of meteorological variables (including atmospheric temperature) at the Feio river station, 3 km away from the ARA. Soil water tension was monitored in 3 hillslopes with distinct geomorphological characteristics, in 3 positions on each slope and along the soil profile (9 soil profiles). The HYDRUS-2D model was used to simulate the water flow and to understand the soil water dynamics in the 3 hillslopes The time series were analyzed in the time scale of hydrological event, by means of the delimitation of 87 hydrological events in the period (total of 1125 days - from 15/oct/2011 to 12/nov/2014). For each hydrological event, 3 periods of analysis were considered: A - before; E - during; and D - after the event. Winter was the most rainy season, and autumn and winter were the seasons with higher flow rates. The simulations with the HYDRUS-2D model allowed to identify the tendency of the hillslopes to saturate first at the interface between the soil layers and only after lateral flow occurs. The relationship between atmospheric and river water temperatures does not follow the S-shaped adjustment, possibly because the basin is in a subtropical climate region. The use of temperature as an indicator of the runoff generation mechanism allowed to infer that during the winter, the flow of water arriving in the river comes from the soil layer close to the depth of 45 cm, as there is an increase in the water temperature of the river during the hydrological event approaching more of the soil temperature in the depth of 45 cm. This situation was observed in detail in event nº 50.