Previsão de vazão com modelos hidroclimáticos

Abstract

A previsão de vazão é utilizada em diferentes áreas da gestão dos recursos hídricos para minimizar as incertezas da variabilidade climática. A previsão de vazão pode ser realizada com base na vazão do próprio local, de um posto a montante ou à partir da precipitação conhecida e/ou prevista. A previsão da vazão com base na precipitação permite uma antecedência maior, mas exige modelos mais sofisticados e investimento em monitoramento. A previsão pode ser realizada em curto prazo, horas ou dias de antecedência, e em longo prazo, de 1 a 9 meses. Os modelos utilizados na previsão podem ser empíricos ou conceituais. Os primeiros estabelecem procedimentos matemáticos para relacionar as variáveis, sem estabelecer relações físicas de comportamento e os segundos utilizam-se do conhecimento físico para estabelecer as previsões. Nos modelos de previsão de vazão procura-se obter a variável com uma antecedência t no futuro a partir do tempo t. Neste instante são conhecidas as variáveis como a vazão no local e a precipitação até o tempo t. A precipitação futura, entre t e t+t não é conhecida e afeta os resultados a partir do tempo de concentração da bacia. Os modelos hidrológicos têm utilizado artifícios como geração estocástica de precipitação ou mesmo admitir a precipitação nula neste período. Com o aprimoramento dos modelos atmosféricos nos últimos anos para a estimativa da precipitação, criou-se a oportunidade de ampliar a antecedência da previsão hidrológica desde que a precipitação citada possa ser prevista de forma confiável pelos modelos atmosféricos. Neste artigo são apresentados os principais procedimentos utilizados na previsão integrada de modelos atmosféricos e hidrológicos, para prever a vazão e diminuir a incerteza e o risco dos usos da água e da conservação ambiental. Este é um desafio atual e interdisciplinar que têm vários objetivos práticos de curto e longo prazo para os resultados da previsão.

Stream-flow forecasting is used in different areas of water resources management to minimize the uncertainties of climate variability. Forecasts can be derived from knowledge of flow in the same river section, from stream-flow in an upstream section, or from knowledge of rainfall, be it observed or predicted by a climate model. Stream-flow forecasts obtained from predicted rainfall have longer lead-times than the lead-times of other methods, but require more sophisticated models and investment in monitoring. Stream-flow forecasts can have short lead-times of hours or days, and long lead-times of 1 to 9 months. The forecast models can be empirical or conceptual: empirical models use mathematical procedures to construct relations between variables without reference to physical processes, whilst conceptual models give forecasts derived from knowledge of physics. Stream-flow forecasting models seek to estimate the variable at a lead-time t in the future, starting at time t, given the knowledge up to that time of local stream-flow and rainfall. Future rainfall between t e t+t is not known and affects the results of the forecast according to basin concentration time. In the past, hydrological models have used approaches such as stochastic rainfall generation, or an assumption of zero rainfall during this period. With the improvement in recent years of the ability of atmospheric models to estimate rainfall, it is now possible to extend the lead-time of hydrological forecasts, since rainfall predictions given by atmospheric models are becoming more reliable. This article describes the principal procedures and analyses being used to combine forecasts from both atmospheric and hydrological models to forecast stream-flow, in order to reduce uncertainty and risk involved in water uses and environmental conservation. It is a timely and interdisciplinary challenge with various practical objectives, both long and short term.