Regionalização de vazões de referência para bacias do rio Araguaia, Brasil
DOI:
https://doi.org/10.5433/1679-0359.2020v41n3p829Palavras-chave:
Cerrado, Hidrologia Estatística, Modelagem Hidrológica.Resumo
Projetos hidráulicos e a gestão da água demandam dados hidrológicos confiáveis. A bacia hidrográfica do rio Araguaia-Tocantins, além do uso agrícola, apresenta grande potencial para exploração hidroelétrica. No entanto, a rede de monitoramento fluviométrico na bacia hidrográfica do rio Araguaia apresenta densidade reduzida de estações, o que implica na falta de dados hidrológicos. A regionalização de vazões de referência é uma técnica que pode ajudar a contornar essa insuficiência de dados, propiciando a estimativa de vazões a partir de variáveis explicativas de fácil obtenção. Neste contexto, objetivou-se desenvolver funções regionais para vazão máxima (Qmax) aplicáveis a diferentes Períodos de Retorno (RP), vazão média em longo prazo (Qmlt) e vazão com 95% de permanência (Q95) para as sub-bacias de alto e médio curso do rio Araguaia. Adotou-se a metodologia da vazão adimensional e a área de drenagem como variável explicativa. Os modelos regressivos testados foram o linear, potencial e quociente. Empregou-se para verificação da qualidade dos modelos regionais a validação-cruzada leave-one-out. Utilizou-se 10 distribuições estatística de 2 a 5 parâmetros. (i) Obtiveram-se resultados satisfatórios para todas as vazões de referência. (ii) A técnica de validação cruzada mostrou-se essencial para a seleção do modelo mais robusto. (iii) O modelo de quociente mostrou-se superior ao modelo potencial e linear na maioria dos casos.Downloads
Referências
Basu, B., & Srinivas, V. V. (2015). A recursive multi-scaling approach to regional flood frequency analysis. Journal of Hydrology, 529, Part 1, p. 373-383. doi: 10.1016/j.jhydrol.2015.07.037
Bergstra, J., & Bengio, Y. (2012). Random search for hyper-parameter optimization. Journal of Machine Learning Research, 13(Feb), p. 281-305. Retrieved from http://www.jmlr.org/papers/volume13/ bergstra12a/bergstra12a.pdf
Beskow, S., Caldeira, T. L., Mello, C. R. de, Faria, L. C., & Guedes, H. A. S. (2015). Multiparameter probability distributions for heavy rainfall modeling in extreme southern Brazil. Journal of Hydrology: Regional Studies, 4, Part B, p. 123-133. doi: 10.1016/j.ejrh.2015.06.007
Beskow, S., Mello, C. R. de, Vargas, M. M., Corrêa, L. de L., Caldeira, T. L., Durães, M. F., & Aguiar, M. S. de. (2016). Artificial intelligence techniques coupled with seasonality measures for hydrological regionalization of Q90 under Brazilian conditions. Journal of Hydrology, 541, Part B, p. 1406-1419. doi: 10.1016/j.jhydrol.2016.08.046
Camargo, A. P. de, & Sentelhas, P. C. (1997). Avaliação do desempenho de diferentes métodos de estimativa da evapotranspiração potencial no estado de São Paulo, Brasil. Revista Brasileira de Agrometeorologia, 5(1), p. 89-97. Retrieved from http://www.leb.esalq.usp.br/agmfacil/artigos/artigos_sentelhas_1997/ 1997_RBAgro_5(1)_89-97_ETPM%E9todosSP.pdf
Cannarozzo, M., Noto, L. V., Viola, F., & La Loggia, G. (2009). Annual runoff regional frequency analysis in Sicily. Physics and Chemistry of the Earth, Parts A/B/C, 34, (10-12), p. 679-687. doi: 10.1016/j.pce.2009.05.001
Cassalho, F., Beskow, S., Mello, C. R., & Moura, M. M. (2018). Regional flood frequency analysis using L-moments for geographically defined regions: An assessment in Brazil. Journal of Flood Risk Management, e12453. doi: 10.1111/jfr3.12453
Cassalho, F., Beskow, S., Mello, C. R., Moura, M. M., Kerstner, L., & Ávila, L. F. (2017a). At-site flood frequency analysis coupled with multiparameter probability distributions. Water Resources Management, 32(1), p. 285-300. doi: 10.1007/s11269-017-1810-7
Cassalho, F., Beskow, S., Vargas, M. M., Moura, M. M, Ávila, L. F., & Mello, C. R. (2017b). Hydrological regionalization of maximum stream flows using an approach based on L-moments. RBRH, 22, e27. doi: 10.1590/2318-0331.021720160064
Cheng, H., Garrick, D. J., & Fernando, R. L. (2017). Efficient strategies for leave-one-out cross validation for genomic best linear unbiased prediction. Journal of Animal Science and Biotechnology, 8(1), p. 1-5. doi: 10.1186/s40104-017-0164-6
Environmental Systems Research Institute. (2002). REDLANDS. ArcGIS Schematics Documentation. (Version 9).
Hosking, J. R. M. (1990). L-moments: analysis and estimation of distributions using linear combinations of order statistics. Journal of the Royal Statistical Society. Series B (Methodological), 52(1), p. 105-124. Retrieved from http://www.jstor.org/stable/2345653
Jeong, B. Y., Murshed, M. S., Seo, Y. A., & Park, J.-S. (2014). A three-parameter kappa distribution with hydrologic application: a generalized gumbel distribution. Stochastic Environmental Research and Risk Assessment, 28(8), p. 2063-2074. doi: 10.1007/s00477-014-0865-8
Kjeldsen, T. R., Ahn, H., & Prosdocimi, I. (2017). On the use of a four-parameter kappa distribution in regional frequency analysis. Hydrological Sciences Journal, 62(9), p. 1354-1363. doi: 10.1080/02626667.2017.1335400
Latrubesse, E. M., & Stevaux, J. C. (2002). Geomorphology and environmental aspects of the Araguaia fluvial basin, Brazil. Zeitschrift fur Geomorphologie, Supplementband, 129, 109-127.
Mello, C. R., & Silva, A. M. de. (2013). Hidrologia: princípios e aplicações em sistemas agrícolas. Lavras: Ed. UFLA.
Mikshowsky, A. A., Gianola, D., & Weigel, K. A. (2017). Assessing genomic prediction accuracy for Holstein sires using bootstrap aggregation sampling and leave-one-out cross validation. Journal of Dairy Science, 100(1), p 453-464. doi: 10.3168/jds.2016-11496
Naghettini, M., & Pinto, É. J. A. (2007). Hidrologia Estatística. Belo Horizonte: CPRM.
Pruski, F. F., Rodriguez, R. G., Pruski, P. L., Nunes, A. A., & Rego, F. S. (2016). Extrapolation of regionalization equations for long-term average flow. Engenharia Agrícola, 36(5), 830-838. doi: 10.1590/1809-4430-Eng.Agric.v36n5p830-838/2016
Tucci, C. E. M. (2002). Regionalização de vazões. Porto Alegre: Ed. UFRGS.
Vezza, P., Comoglio, C., Rosso, M., & Viglione, A. (2010). Low Flows Regionalization in North-Western Italy. Water Resources Management, 24(14), p. 4049-4074. doi: 10.1007/s11269-010-9647-3
Downloads
Publicado
Como Citar
Edição
Seção
Licença
Copyright (c) 2020 Semina: Ciências Agrárias
Este trabalho está licenciado sob uma licença Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.
Semina: Ciências Agrárias adota para suas publicações a licença CC-BY-NC, sendo os direitos autorais do autor, em casos de republicação recomendamos aos autores a indicação de primeira publicação nesta revista.
Esta licença permite copiar e redistribuir o material em qualquer meio ou formato, remixar, transformar e desenvolver o material, desde que não seja para fins comerciais. E deve-se atribuir o devido crédito ao criador.
As opiniões emitidas pelos autores dos artigos são de sua exclusiva responsabilidade.
A revista se reserva o direito de efetuar, nos originais, alterações de ordem normativa, ortográfica e gramatical, com vistas a manter o padrão culto da língua e a credibilidade do veículo. Respeitará, no entanto, o estilo de escrever dos autores. Alterações, correções ou sugestões de ordem conceitual serão encaminhadas aos autores, quando necessário.