Monitoramento e modelagem da produção de sedimentos em uma bacia hidrográfica no noroeste do Rio Grande do Sul

• Ano de defesa: 2017
• Autor(a) principal: Sari, Vanessa
• Orientador(a): Castro, Nilza Maria dos Reis
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Palavras-chave em Português: Redes neurais artificiais; Hidrossedimentologia; Modelos hidrológicos; Sedimento; Erosao; Taboão, Arroio (RS); Rio Grande do Sul
• Palavras-chave em Inglês: Soil and Water Assessment Tool (SWAT); Erosive processes; Sediment yield; SWAT model; Artificial neural networks
• Link de acesso: http://hdl.handle.net/10183/172321

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.