Working Paper
Com qual antecedência conseguimos prever cheias no rio Uruguai usando um modelo hidrológico de grande escala?
Combien de temps à l'avance peut-on prévoir les crues du fleuve Uruguay à l'aide d'un modèle hydrologique à grande échelle?;
How far in advance can we predict floods on the Uruguay River using a large-scale hydrological model?;
Con cuánto tiempo de anticipación podemos predecir inundaciones en el río Uruguay utilizando un modelo hidrológico a gran escala?;
Combien de temps à l'avance peut-on prévoir les crues du fleuve Uruguay à l'aide d'un modèle hydrologique à grande échelle?
Registro en:
GUIMARÃES, Guilherme Mendoza et al. Com qual antecedência conseguimos prever cheias no rio Uruguai usando um modelo hidrológico de grande escala? In: ENCONTRO NACIONAL DE DESASTRES, 1., 2018, Porto Alegre. [Trabalhos aprovados...] Porto Alegre: ABRH, 2018.
Autor
GUIMARÃES, Guilherme Mendoza
FAN, Fernando Mainardi
MARCUZZO, Francisco Fernando Noronha
BUFFON, Franco Turco
GERMANO, Andrea de Oliveira
Institución
Resumen
The short and medium-range flow forecasting techniques using large-scale
hydrological models have several direct applications in the management of natural disasters
through warning systems. The present study is a research study on this type of system, applied in
the Uruguay River Basin (RS, SC, Argentina and Uruguay). The objective of this study was to
investigate the predictability of critical events at points of interest in the Uruguay river basin. We
aimed to evaluate how early it is possible to estimate the peak flow in some sites susceptible to
flooding in the basin. For the present research we selected municipalities that will be initially
served by the Geological Service of Brazil (CPRM) warning system in the Uruguay river: Garruchos,
Itaqui, Porto Lucena, São Borja and Uruguaiana. In the evaluation, the Nash-Sutcliffe Efficiency
coefficient (NSE) was used. After the calibration and validation of the model, the predictability
analysis was performed based on 15 flood events that occurred between 1980 and 2017 in which
the forecasts of daily time-step were compared to a reference simulation. It was verified that
there is an increase in the predictability from one day for up to three days, increasing as further
downstream the place of interest is located. Also it was evidenced that the predictability especially
in Uruguaiana city is dependent on where the floods are originated (higher Uruguay basin or Ibicuí
basin). These results constitute useful information that may assist managers in decision making
during critical events where forecast are provided by the proposed type of modeling O estudo abrange as seguintes bacias e sub-bacias hidrográficas (entre outras): Bacia 7, Bacia hidrográfica do Rio Uruguai, Bacia Hidrográfica do Rio Quaraí, Bacia Hidrográfica do rio Ibicuí, Bacia Hidrográfica do Rio Pelotas, Bacia Hidrográfica do Rio do Peixe, Sub-Bacia 70, Sub-Bacia 71, Sub-Bacia 72, Sub-Bacia 73, Sub-Bacia 74, Sub-Bacia 75, Sub-Bacia 76, Sub-Bacia 77, Sub-Bacia 78 e Sub-Bacia 79.
O estudo abrange os seguintes municípios (entre outros): Barracão, Urubici, Campos Novos, Caçador, Marcelino Ramos, Água Doce, Uruguaiana, Bagé, Quaraí, Rio dos Índios, Campo Erê, Doutor Maurício, Cardoso, Chapada, Itaqui, Tupanciretâ, Santana do Livramento, Hulha Negra, Aceguá, Alpestre, Itá, Piratuba, Maximiliano de Almeida, Anita Garibaldi e Pinhal da Serra.
O estudo abrange as seguintes UHEs: Usina Hidrelétrica de Campos Novos, Usina Hidrelétrica de Barra Grande, Usina Hidrelétrica de Machadinho, Usina Hidrelétrica de Itá, Usina Hidrelétrica Foz do Chapecó e Águas de Chapecó.
O estudo abrange os seguintes rios (entre outros): Rio Uruguai, Rio Canoas, Rio Pelotas, Rio do Peixe, Rio Chapecó, Rio Peperi-Guaçu, Rio camaquã, Rio Forquilha, Rio Apuaê, Rio Passo Fundo, Rio da Várzea, Rio Ijuí, Rio Ibicuí, Rio Quaraí e Rio Negro.
O estudo abrange os seguintes estados e países: Rio Grande do Sul, Santa Catarina, Uruguai e Argentina.
Materias
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