Abordagens para estimativa de vazões mínimas de referência no Estado do Rio Grande Do Sul (RS)

Abstract

A estimativa da vazão mínima de uma bacia hidrográfica é fundamental para o entendimento da sua disponibilidade hídrica e para ações relacionadas ao gerenciamento de recursos hídricos, como a concessão de outorga de uso da água. Para avaliar e gerenciar adequadamente a disponibilidade hídrica, são necessários dados hidrológicos precisos. Nesse contexto, o presente trabalho realizou uma análise comparativa entre metodologias atualmente aplicadas no estado do Rio Grande do Sul: a regionalização por meio de vazões específicas proposta pela Nota Técnica nº 004/2021/DIPLA/DRHS e a modelagem hidrológica utilizando uma versão existente disponível calibrada do modelo MGB. Adicionalmente foi proposta e testada uma metodologia simplificada de regionalização. Os métodos foram analisados para diferentes corpos hídricos do estado, com o objetivo de avaliar seu desempenho, limitações e potencial de aplicação, especialmente no contexto dos processos de outorga. A metodologia envolveu o levantamento da rede de monitoramento fluviométrico e a seleção de estações com séries temporais consistentes. A partir das séries fluviométricas levantadas das estações selecionas, foi realizado o cálculo da vazão de permanência com os dados observados, assim obteve-se os dados reais para comparação com os dados simulados pelas três metodologias. Na mesma localização das estações onde calculou-se a vazão de permanência observada, foram aplicadas as três metodologias de estimativa de vazões de referência. Em seguida, os resultados simulados foram comparados às vazões de referência observadas por meio de ferramentas estatísticas, com o intuito de avaliar a aderência, o viés e a variabilidade de cada método. Na etapa de levantamento de dados observados, notou-se uma limitação significativa na quantidade de estações fluviométricas com dados consistentes no estado. Das 1.250 estações identificadas entre 1940 e 2024, apenas 89 atenderam ao critério mínimo de 35% de dados disponíveis. As três metodologias de estimativa apresentaram viés positivo, com tendência à superestimativa das vazões mínimas de referência. Contudo, a Nota Técnica demonstrou maior estabilidade estatística, com menor dispersão dos erros e valores médios mais próximos dos observados, por sua vez, o modelo MGB apresentou maior variabilidade, reforçando a necessidade de calibração específica voltada às vazões mínimas para aprimorar sua acurácia. A Equação Geral Simplificada, apresentou o pior desempenho relativo, tanto em termos de aderência quanto de dispersão dos resultados. Apesar de sua facilidade operacional, possui limitações significativas em ambas as condições analisadas. Desta forma, essa pesquisa apresentou subsídios para auxiliar no processo de gestão dos recursos hídricos, ao comparar a realizar uma análise de métodos de estimativa de disponibilidade hídrica. Fornecendo como principal resultado a análise crítica e lista de critérios ou recomendações de escolha entre os métodos avaliados, visando avaliar o erro associado das metodologias, analisando assim as incertezas associadas a metodologia utilizada para a estimativa de disponibilidade hídrica.

The estimation of the minimum flow of a river basin is essential for understanding its water availability and for actions related to water resources management, such as the granting of water-use permits. To properly assess and manage water availability, precise hydrological data are required. In this context, the present study conducted a comparative analysis of methodologies currently applied in the state of Rio Grande do Sul: the regionalization through specific flows proposed by Technical Note No. 004/2021/DIPLA/DRHS, and hydrological modeling using an existing calibrated version of the MGB model. Additionally, a simplified regionalization methodology was proposed and tested. The methods were analyzed for different water bodies in the state, with the aim of evaluating their performance, limitations, and potential for application, particularly in the context of the water-use permitting process. The methodology involved surveying the fluviometric monitoring network and selecting stations with consistent time series. Based on the fluviometric series obtained from the selected stations, the flow duration curve was calculated using observed data, thus providing real values for comparison with simulated data from the three methodologies. At the same locations as the stations where the observed flow duration values were calculated, the three reference flow estimation methodologies were applied. The simulated results were then compared with the observed reference flows using statistical tools to assess the accuracy, bias, and variability of each method. In the stage of collecting observed data, a significant limitation was noted regarding the number of fluviometric stations with consistent data in the state. Of the 1,250 stations identified between 1940 and 2024, only 89 met the minimum criterion of 35% data availability. All three estimation methodologies showed a positive bias, tending to overestimate minimum reference flows. However, the Technical Note demonstrated greater statistical stability, with lower error dispersion and average values closer to the observed ones. The MGB model, in turn, showed greater variability, reinforcing the need for specific calibration focused on minimum flows to improve its accuracy. The Simplified General Equation showed the poorest relative performance, both in terms of accuracy and result dispersion. Despite its operational simplicity, it presents significant limitations under all evaluated conditions. Thus, this research provides support for the water resources management process by conducting a comparative analysis of water availability estimation methods. Its main contribution is the critical assessment and the development of criteria or recommendations for choosing among the evaluated methods, with the aim of assessing the associated errors and analyzing the uncertainties tied to the methodology used for estimating water availability.