Análise da previsibilidade de cheias na bacia do rio Uruguai através do Modelo MGB-IPH

Abstract

A previsão de vazão de curto a médio prazo consiste em estimar a vazão em um ponto de interesse do curso de água com antecedência no tempo que varia de algumas horas até cerca de 14 dias. Esta possui diversas aplicações diretas como para a irrigação, o abastecimento de água, a operação energética bem como para o gerenciamento de desastres naturais através de sistemas de alerta. Dessa maneira, o presente estudo insere-se no âmbito de previsão hidrológica através de modelagem matemática distribuída do tipo chuva-vazão utilizando o Modelo Hidrológico de Grandes Bacias (MGB-IPH) aplicado na Bacia do Rio Uruguai. Nesse sentido, objetiva-se investigar a previsibilidade de eventos críticos em pontos de interesse na bacia do rio Uruguai, isto é, avaliar com qual período de antecedência é possível estimar o pico de vazão em alguns locais suscetíveis à inundação. A Bacia Hidrográfica do Rio Uruguai é uma bacia transfronteiriça com aproximadamente 50% de sua área em território brasileiro, 32% no Uruguai e 18% na Argentina. As enchentes na Bacia Hidrográfica do Rio Uruguai atingem principalmente a população ribeirinha ao longo do rio principal e em alguns de seus afluentes. Entre os municípios mais acometidos por enchentes nessa região estão Garruchos, Iraí, Itaqui, Porto Lucena, São Borja e Uruguaiana, para cujos os postos fluviométricos é realizada a análise de previsibilidade. Para a avaliação da eficiência do modelo hidrológico, utilizou-se o coeficiente de Nash-Sutcliffe (NSE), o coeficiente de Nash-Sutcliffe modificado (NSELOG) e o cálculo da diferença entre os volumes observados e calculados (ΔV). Posteriormente à calibração e à validação do modelo, realizou-se a análise de previsibilidade com base em 15 eventos de cheia que ocorreram entre 1980 e 2017 em que as previsões com incremento de antecedência diária são comparadas a uma simulação de referência. Para a avaliação de previsibilidade utilizaram-se os mesmos índices de desempenho da fase de calibração e de validação, além da inclusão do parâmetro do erro relativo em relação ao pico de vazão (ERP). Verificou-se que há um incremento da previsibilidade quanto mais à jusante o posto fluviométrico estiver localizado, como pode ser observado na estação de Uruguaiana, a qual apresentou os melhores resultados nesse quesito. Além disso, constata-se o efeito da distribuição espacial da chuva na previsibilidade, com a estação de Uruguaiana apresentando características distintas para eventos cuja precipitação predominante é na Sub-bacia do Ibicuí e para eventos cuja precipitação predominante é nas Sub-bacias do Alto e Médio Uruguai. Em suma, as estações do Médio Uruguai apresentaram boa previsibilidade para em média dois a três dias de antecedência.

Short to medium-term flow forecasts are characterized by the estimation of flow at different important sites in a watershed with a lead time of few hours to about 14 days. The flow forecast is an important tool not only for optimization of energy generation and water supply, but also for the management of areas susceptible to flood, contributing to the decision-making processes with flood alert systems. In this way, the scope of the present study is within hydrological forecasts applying the hydrological model MGB-IPH in the Uruguay River Basin. In this context, this study aims to investigate the predictability of flood occurrences at important sites in the Uruguay River basin, that is, to evaluate at which lead time is possible to estimate the peak flow in some sites susceptible to flood. The Uruguay River basin is a transboundary basin with approximately 50% of its area in Brazilian territory, 32% in Uruguay and 18% in Argentina. The floods in this river basin mainly affect the riverine population along the main river and in some of its major tributaries. Among the towns most affected by floods in this region are Garruchos, Iraí, Itaqui, Porto Lucena, São Borja and Uruguaiana, to whose hydrometric stations the predictability analysis is performed. It was applied the Nash-Sutcliffe (NSE), the modified Nash-Sutcliffe (NSELOG) and the difference between the observed and calculated volumes (ΔV) to evaluate the efficiency of the hydrological model. After the calibration and validation of the model, the predictability analysis was performed based on 15 flood occurrences that happened between 1980 and 2017 in which the forecasts with a daily increment of lead time are compared to a standard simulation. For the predictability assessment, the same performance indexes of the calibration and validation phase were used, besides the inclusion of the peak flow relative error (ERP). It was verified that there is an increase of the predictability downstream, with the hydrometric station of Uruguaiana having the best results in this subject. Moreover, the spatial rainfall distribution effect on predictability is verified, especially for the Uruguaiana hydrometric station presenting distinct characteristics for occurrences whose major rainfall distribution is on the Ibicuí catchment and for occurrences whose major rainfall distribution is on the Upper and Medium Uruguay’s catchment. In short, the hydrometric stations on the Medium Uruguay’s catchment provided good predictability for an average of two to three lead time forecasts.