Previsão sazonal de vazão na bacia do rio Uruguai 2 : previsão climática-hidrológica

Abstract

A previsão de vazão de longo prazo ou sazonal é fundamental para o gerenciamento dos recursos hídricos em seus diversos usos, como geração de energia elétrica, navegação e suprimento de água para abastecimento e agricultura. Numa seqüência de dois artigos são apresentados os resultados da previsão de até cinco meses de antecedência para a bacia do rio Uruguai com base na combinação do modelo climático global do CPTEC com um modelo hidrológico de grandes bacias. No primeiro artigo são apresentados os resultados do ajuste do modelo hidrológico para a bacia brasileira do rio Uruguai, onde os resultados se mostraram satisfatórios. Neste artigo são apresentados os resultados do uso do modelo hidrológico ajustado, com a previsão de precipitação do modelo climático, para a previsão de vazão em Iraí, no rio Uruguai (62.200 km2). Foram realizadas previsões de vazão retrospectivamente para o período de 1995 a 2001, e os resultados obtidos foram comparados às vazões observadas e às previsões que seriam obtidas utilizando o método estatístico tradicional, que está baseado nas médias ou medianas mensais. Os resultados mostram que o modelo climático global subestima as chuvas em quase toda a bacia, especialmente no inverno, mas suas previsões representam relativamente bem a variabilidade interanual da precipitação na região. Quando corrigidas através de um método estatístico, as previsões de precipitação permitem obter previsões de vazão significativamente superiores àquelas obtidas por médias ou medianas mensais.

Forecasts of major hydrological variables, such as river flow, can be improved by using forecasts given by models that predict climate or weather, along with a hydro logical model of the rainfall-runoff process. However, forecasts of this kind have not been used operationally because models that forecast weather or climate have historically provided forecasts with relatively large errors, especially for precipitation. It is expected that current developments in forecasting, both in terms of the models themselves and of the computational infrastructure they require, will give better quantitative precipitation forecasts for water resource planning, especially on a large scale. This paper describes a procedure for predicting seasonal flow in the basin of the River Uruguay, based on rainfall forecasts given by the CPTEC-INPE climate model, along with a large-basin hydrological model for transforming rainfall sequences into flow estimates. Forecasts of flow in the Uruguay river have been performed retrospectively for the 1995-2001 period, and the results obtained have been compared to observed flows and to forecasts obtained by traditional methods using monthly means or medians. The results show that the global climate model underestimates rainfall over almost the entire basin, particularly in winter; however this model provides a relatively good description of inter-annual variation of regional rainfall. Moreover, if corrected by a statistical procedure, rainfall forecasts yield flow forecasts that are significantly better than those obtained by using monthly means or medians