Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: |
2023 |
Autor(a) principal: |
Rossoni, Renata Barão |
Orientador(a): |
Fan, Fernando Mainardi |
Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
Tipo de documento: |
Dissertação
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Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
Idioma: |
por |
Instituição de defesa: |
Não Informado pela instituição
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Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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Departamento: |
Não Informado pela instituição
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País: |
Não Informado pela instituição
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Palavras-chave em Português: |
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Palavras-chave em Inglês: |
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Link de acesso: |
http://hdl.handle.net/10183/266362
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Resumo: |
A modelagem matemática é uma ferramenta útil para melhor aproveitar os dados medidos. Devido à escassez de informações, a modelagem matemática vem sendo utilizada como forma de se obter informações com maior resolução espacial e temporal. Contudo, a falta de estratégia de calibração dos modelos, para representar os sistemas, pode comprometer a qualidade dos resultados. Dessa forma, esse estudo visa propor e testar estratégias de calibração de modelos hidrossedimentológicos em escala regional com foco em três aspectos: (i) a discretização do modelo; (ii) diferentes variáveis para calibração; e (iii) escalas espaciais de calibração. Para isso, foram propostas três estratégias: (i) criação de um mapa de Unidades de Resposta Hidrossedimentológica; (ii) utilização de dados in-situ, combinados com dados de sensoriamento remoto (valores de reflectância correlacionados com concentração de sedimentos em suspensão), obtidos em grande escala a partir de processamento em nuvem com Google Earth Engine; (iii) diferenças entre calibração do modelo em escala regional (> 400 mil km²) versus a calibração do modelo em escala de bacia (< 200 mil km²). As estratégias foram aplicadas na Região Hidrológica do Rio Grande do Sul (480 mil km²), localizada no sul do Brasil, com o modelo MGB-SED. Os resultados apresentaram melhorias do modelo ao utilizar uma discretização com foco nos processos hidrossedimentológicos, adotando as Unidades de Resposta Hidrossedimentológicas (URHSed). Além disso, foi possível melhorar o modelo utilizando dados de sensoriamento remoto (valores médios de reflectância da banda vermelha) combinados com dados in-situ (concentração e descarga sólida de sedimentos em suspensão). Por fim, foram demonstradas potencialidades de resultados obtidos com o modelo, realizando uma breve análise da dinâmica de sedimentos na região de estudo, apresentando coerências e incertezas do modelo em relação à realidade da bacia. |