Orientadores: Ieda Geriberto Hidalgo, Andre Franceschi de AngelisDissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de TecnologiaResumo: O planejamento da operação de Usinas Hidrelétricas (UHEs) depende fortemente das previsões de vazão dos rios, que são feitas a partir de modelos matemáticos, estocásticos e hidrológicos, usualmente incorporados a sistemas computacionais. Atualmente, encontram-se diferenças significativas entre os valores previstos e os efetivamente observados. Aumentar a precisão da previsão de vazão é uma forma de auxiliar as decisões e estratégias da produção e armazenamento de energia nas UHEs, aumentando a sua eficiência e reduzindo os custos de complementação térmica. Este trabalho teve como objetivo realizar previsão de vazão para a bacia do rio Tietê utilizando o modelo Soil Moisture Accounting Procedure (SMAP). A sequência de procedimentos utilizada na aplicação do modelo foi: (1) definição dos objetos de estudo, (2) definição dos períodos considerados para estudo, (3) levantamento dos dados pluviométricos, (4) levantamento dos dados dos objetos de estudo, (5) levantamento das vazões observadas, (6) localização e correção de inconsistências das vazões observadas, (7) calibração automática dos parâmetros do modelo, (8) calibração manual dos parâmetros do modelo (9) ajuste automático dos pesos dos postos pluviométricos, (10) validação do modelo, (11) aplicação do modelo e (12) análise dos resultados. Como objetos de estudo foram selecionados três Postos Fluviométricos (PFs) localizados na bacia do rio Tietê: Invernada Recreio (INR), Gavião Peixoto (GAP) e Fazenda São Benedito (FSB). Utilizando dados de séries históricas de chuva e vazão, foi realizada a calibração e validação do modelo para cada um dos PFs. Após esta etapa, foram realizadas previsões de vazão diária para alguns períodos. Os resultados obtidos mostraram que o modelo SMAP teve um bom desempenhoAbstract: The planning of hydropower plants operation (HPPs) strongly depends on the flow forecasts of the rivers, which are made from mathematical, stochastic and hydrological models usually incorporated into computer systems. Currently, there are significant differences between the predicted values and the actually observed. Increase the accuracy of flow forecast is a way to help the decisions and strategies of energy production and storage in HPPs, increasing their efficiency and reducing the thermal complementation costs. This study aimed to carry out flow forecast for the Tiete River basin using the Soil Moisture Model Accounting Procedure (SMAP). The sequence of procedures used to apply the model was: (1) defining the objects of study, (2) definition of the periods considered for study, (3) survey of rainfall data, (4) collection of data of the objects of study, (5) survey of the observed flow rates, (6) location and correction of the inconsistencies observed flow rates, (7) automatic calibration of the model parameters, (8) manual calibration of the model parameters, (9) automatic adjustment of rainfall stations weights (10) validation of the calibrated model, (11) application of the model and (12) results analysis. As objects of study we selected three Fluviometric Stations (FSs) located in the Tiete River Basin: Invernada Recreio (INR), Gavião Peixoto (GAP) and Fazenda São Benedito (FSB). Using historical series of flow and rain, the model¿s calibration and validation were performed for each of the PFs. After this step, daily flow forecasts for some periods were performed. The obtained results showed that the SMAP model has a great performanceMestradoTecnologia e InovaçãoMestra em Tecnologia