Efeitos da espacialização de propriedades físicas nas respostas hidrológicas da bacia do rio Ibirapuitã, Rio Grande do Sul

Abstract

O objetivo desta tese consistiu em avaliar a influência da espacialização de propriedades físicas de bacias hidrográficas, relacionadas à topografia, ao uso do solo, à litologia e à tectônica, e os efeitos na resposta hidrológica. Tais elementos foram desagregados em unidades de resposta hidrológica através de uma estrutura vetorial, com base em técnicas de sensoriamento remoto e sistemas de informação geográfica, que facilitou a modelagem, contemplando os processos hidrológicos verticais e laterais envolvidos. Diferentes níveis de agregação e desagregação espacial alicerçaram a aplicação do hidrograma de Clark para a transformação de chuva em vazão com base nos valores da precipitação efetiva, a partir da utilização do método curva número - CN. A bacia hidrográfica do Rio Ibirapuitã, localizada no Estado do Rio Grande do Sul, Brasil, com área de 5.976 km2, constituiu o estudo de caso, cuja espacialização envolveu um pixel de um km e a utilização do conceito de hidrotopos. As características geológicas evidenciaram a incidência de rochas vulcânicas basálticas (72%), arenitos (24%) e siltito-folhelho (4%), e lineamentos tectônicos, espacializados sob a forma de freqüência, com ocorrência de 47% para a classe forte, 35% para a classe média, 12% para a classe muito forte e o restante 6 % para a classe fraca. A topografia evidenciou um relevo em que as cotas topográficas indicaram valores entre 70 e 230 m. O uso do solo é caracterizado por seis classes, com destaque para campos e pastagens que cobrem cerca de 60% da área, seguindo-se a cultura de arroz irrigado (27%) e matas (11%). Às simulações hidrológicas iniciadas com a influência da litologia, seguiram-se com a incorporação sucessiva dos efeitos da tectônica, da desagregação em duas sub-bacias, da desagregação em cinco sub-bacias. Os resultados obtidos pelas simulações hidrológicas e avaliados pelo coeficiente de eficiência R2 de Nash e Sutcliffe pelo erro médio absoluto (Mean Absolute Error – MAE) e pelos seus incrementos indicaram: a) que os efeitos da variabilidade espacial da litologia constituiu a influência mais significativa (R2 = 0,489, MAE = 0,32); b) que a tectônica foi o segundo fator em importância (R2 = 0,569, MAE = 0,25).; que a desagregação em duas sub-bacias foi a menos importante.(R2 = 0,582, MAE = 0,24); que a desagregação em cinco sub-bacias foi o terceiro fator mais importante (R2 = 0,725, MAE = 0,24).

The objective of this thesis was to evaluate how the effects of spatial variability of physical properties of hydrographic basins, related to topography, land use, lithology and tectonics, can help to describe the hydrological response. Such landscape features were disaggregated in hydrological response units through vectorial structure, based on remote sensing and geographical information system, that enables modeling of vertical and lateral hydrological processes. Different levels of spatial disaggregation and aggregation were used and Clark hydrograph was applied to transform rainfall in river discharge through CN method for excess rainfall. Ibirapuitã river basin at Rio Grande do Sul, Brazil, has 5,976 km² and was investigated as case study, using 1 km pixel and hydrotopes concept. Geological features are characterized by basaltic rocks (72%), sandstones (24%) and siltites-shales (4%), and by tectonic lineaments frequency, high (47%), medium (35%), very high (12%) and low (6%). Topography presented altitudes between 70 and 230 meters. Six land use classes were identified, pasture (60%), irrigated rice (27%) and forest (11%). Hydrological simulations initiated with lithology’s influence and followed incorporating tectonics, two sub-basins and five sub-basins disaggregations. Hydrological simulations results were evaluated by Nash e Sutcliffe R² and Mean Absolute Error - MAE and increasing values, indicating: a) that lithology effect was more important (R² = 0,489, MAE = 0,32); b) second importance effect was tectonics (R² = 0,569, MAE = 0,25); c) two sub-basins disaggregation has less effect (R² = 0,582, MAE = 0,24) and d) five sub-basins disaggregation was the third importance effect (R² = 0,725, MAE = 0,24).