Reanálise hidrológica : estudo de caso na Bacia Amazônica

• Ano de defesa: 2019
• Autor(a) principal: Correa, Sly Wongchuig
• Orientador(a): Paiva, Rodrigo Cauduro Dias de
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Palavras-chave em Português: Retrospectiva hidrológica; Modelo MGB-IPH; Modelos hidrodinâmicos; Modelos hidrológicos; Filtro de Kalman; Sensoriamento remoto; Assimilação de dados; Precipitação; Reanálise (Meteorologia); Amazonas, Rio, Bacia; Taquari-Antas, Rio, Bacia (RS)
• Palavras-chave em Inglês: Hydrological-hydrodynamic modeling; Hydrological retrospective; Data assimilation; Remote sensing; Droughts; Floods
• Link de acesso: http://hdl.handle.net/10183/200707

A disponibilidade de registros hidro climátologicos acurados, espacial e temporalmente distribuídos tem sido um desafio no manejo dos recursos hídricos em nível global, especialmente nos países em desenvolvimento onde as observações in-situ são limitadas. Modelos hidrológicos têm sido usados para superar este problema através da estimativa de variáveis hidrológicas e hidráulicas espacialmente distribuídas, dentre elas a vazão (Q), nível d’água (WSE), extensão de áreas inundadas (FWE). Apesar disso, a modelagem ainda apresenta incertezas devido a incompreensão de muitos processos envolvidos, simplificações na conceptualização de alguns processos, erros nas forçantes hidro climáticas e/ou nas observações usadas para calibrar ou validar os modelos, dentre outros. Metodologias como a assimilação de dados (DA) têm sido desenvolvidas nas últimas décadas em áreas da climatologia, oceanografia e mais recentemente implementadas e aprimoradas na hidrologia continental. DA essencialmente utiliza observações como registros in-situ, de sensoriamento remoto e/ou dados sintéticos de futuras missões espaciais como a do satélite SWOT, para atualizar as variáveis de estado do modelo objetivando uma melhor estimativa das simulações. A precipitação é considerada como a principal forçante dos modelos hidrológicos, nesse sentido inúmeras bases de dados globais têm sido disponibilizadas baseadas em modelos climáticos, informação in-situ e/ou derivados de satélites, alguns denominados de reanálises climáticos. Nesse contexto, esta tese objetivou o desenvolvimento e implementação de diversas metodologias para a melhora das simulações na modelagem hidrológica hidrodinâmica, levando o conceito de reanálise climática para a hidrologia denominado aqui como reanálise hidrológica. Como uma primeira aproximação, oito bases de dados de precipitação global foram usadas para forçar o modelo de grandes bacias MGB na bacia Amazônica, e cujos resultados de vazão foram validados com registros de 27 estações in-situ. Resultados indicaram que três destas bases obtiveram um bom desempenho na representação das séries de vazão no período de estudo. Grande porcentagem de eventos hidrológicos extremos foram capturados, e a tendência temporal das cheias e secas se mostrou condizente com estudos anteriores baseados em informação in-situ. A principal limitação destas três bases é sua cobertura temporal (~30 anos), embora bases de precipitação mais extensas possam ser utilizadas conjuntamente com DA de extensos registros de vazão in-situ para melhorar as simulações. A técnica de DA ensemble Kalman filter (EnKF) foi avaliada no MGB na bacia do rio Taquari-Antas. Diversos cenários foram avaliados para determinar a sensibilidade na resposta do MGB devido a perturbação de diferentes variáveis de estado do modelo. Os resultados indicam que o esquema EnKF-MGB foi adequado para simular series de vazões e valores de vazões de referência. A partir destas experiências foi desenvolvida a reanálise hidrológica do século 20 na bacia Amazônica no período de 1900 até 2010 mediante o uso do MGB forçado pela reanálise de chuva ERA-20CM com remoção de viés e a assimilação de dados de inúmeras observações in-situ. O método de localização espacial no impacto da assimilação (LEnKF) foi implementado. Resultados indicam um bom desempenho pelo uso conjunto destas metodologias na estimativa das series de vazão, a partir da validação com inúmeras estações in-situ de vazão e nível d’água. As observações in-situ ainda apresentam uma limitação espacial que podem ser complementadas pelas abundantes informações de sensoriamento remoto das últimas décadas. Os dados sintéticos da futura missão SWOT foram implementados e avaliados no MGB e no esquema de EnKF especificamente na bacia do rio Purus mediante o denominado “twin experiment”. O modelo foi corrompido para atingir as incertezas de modelos hidrológicos globais (GHMs), e as pseudo-observações de Q, WSE e FWE foram usadas para recuperar o modelo original. Resultados indicam que considerando os erros esperados das observações do SWOT o modelo conseguiu recuperar a maioria das variáveis de estado do modelo no nível de incerteza dos GHMs. Além disso, quando a metodologia de DA de múltiplas observações foi implementada, os resultados se mostraram ainda mais promissores. Considerando estes resultados é instigante pensar no uso das metodologias desenvolvidas nesta tese mediante o uso de múltiplos produtos de sensoriamento remoto atualmente disponiveis como altimetria por satélite, armazenamento d’água terrestre, extensão de superfícies inundadas, dentre outros. Desta forma incrementando a performance nas simulações, e adicionalmente tendendo a uma representação mais física dos processos hidrológicos devido à diversidade das observações.