Tesis
Análise de incerteza na previsão dos modelos meteorológicos e hidrológico da ferramenta computacional spehc na sub-bacia do rio do peixe
Autor
Xavier, Robespierre da Silva Junior
Institución
Resumen
TCC (graduação) - Universidade Federal de Santa Catarina. Centro Tecnológico. Engenharia Civil. Este trabalho tem como princípio apresentar a análise de incerteza nas previsões meteorológicas e hidrológicas da ferramenta computacional SPEHC. Para tanto, inicia-se o presente estudo apresentando uma introdução que salienta quais modelos meteorológicos e hidrológico utilizados nos cálculos. Além dos modelos implementados, os estudos tiveram como foco realizar análises na sub-bacia do Rio do Peixe, que tem como exutório o município de Tangará. Os resultados encontrados foram dispostos em três partes distintas que são as seguintes: análise de incerteza meteorológica, calibração do modelo hidrológico e análise de incertezas hidrológicas. Os estudos de incerteza meteorológica tiveram como início determinar para a região do presente estudo a diferença nos valores acumulados de precipitação dos dados do TRMM (que são utilizados na calibração do modelo) e os valores observados nos sete pluviômetros espalhados na região da sub-bacia hidrográfica. Após este cálculo foi elaborada uma análise em um evento crítico de precipitação, sendo que os modelos meteorológico BRAMS e ETA não foram coerentemente representativos nas estimativas pluviométricas nesse período de estudo. A segunda parte dos resultados apresentou a calibração do modelo hidrológico PM Tank Model que é utilizado na ferramenta computacional SPEHC. Para tanto, optou-se por elaborar uma série de dez calibrações diferentes para a mesma região. Este fato foi proposto para servir de base nas análises de previsão hidrológica. Na última etapa deste estudo foram analisados os dados de previsão hidrológica e concluiu-se que todas as análises referentes a previsão de vazão são diretamente interligadas a qualidade dos dados de precipitação. Sendo assim, o estudo de previsão hidrológica se ateve a analisar qualitativamente os resultados encontrados e identificando padrões assumidos nos referidos gráficos. Por fim, o presente estudo concluiu que as previsões hidrológicas são dependentes das previsões meteorológicas e portanto todas as incertezas atreladas a estas são repassadas a modelagem de vazão. This paper has the principle analyzing uncertainties in weather and hydrological forecasts on software SPEHC. Therefore, begins this study presenting an introduction about meteorological and hydrological models used in the calculations. In addition to the models implemented, studies have focused on performing analysis on the Fish River sub-basin, where the discharge measure is in the city of Tangará. The results were arranged in three distinct parts which are as follows: weather uncertainty analysis, calibration of the hydrological model and analysis of hydrological uncertainties. The weather uncertainty studies beginning to determine for this study region the difference in cumulative values of precipitation from TRMM (used in model calibration) and the values observed in the seven rain gauges in the sub-basin area. After this, was prepared an analysis in a critical event of precipitation, and the weather models BRAMS and ETA were not consistently representative in rainfall estimates in this study. The second part of the results are the calibration of the PM Tank Model that is used on SPEHC. Therefore, it was decided to prepare a series of ten different calibrations for the same region. This fact has been proposed as the principle for the hydrological forecasting analyzes. In the last part of this study, the hydrological forecast were analyzed and it was concluded that all the analyzes regarding the flow prediction is directly linked to the quality of the precipitation. Therefore the hydrological forecast study only analyze the qualitatively results founded and identifying patterns assumed in these graphics. This study concluded that hydrological forecasts are dependent on weather forecasts and all the uncertainties linked to these are passed on modeling flow.