Modelagem hidrológica visando a melhoria da qualidade de dados diários de vazão em estações fluviométricas convencionais localizadas a jusante de reservatórios de regularização
Authors:   , Generoso Tarcila Neves 
Published: March 2023

A estimativa de vazões em cursos d’água é essencial para que seja possível o estabelecimento de uma rede adequada de informações hidrológicas cuja finalidade é dar suporte para o planejamento e gestão dos recursos hídricos. O método do balanço hídrico é utilizado para monitoramento das vazões em situações em que se tem reservatórios de regularização em usinas hidrelétricas, de maneira que o cálculo da vazão defluente é realizado com base na vazão turbinada e na vazão vertida, em intervalos horários. Entretanto, na quase totalidade das estações fluviométricas da Rede Hidrometeorológica Nacional (RHN), a estimativa das vazões é feita com base no método da curva-chave, que embora seja amplamente utilizado apresenta como desvantagens a dependência da área da seção transversal de escoamento, que comumente é alterada nos ciclos de cheias e de secas, e as dificuldades operacionais para medições de vazões em eventos extremos máximos, fazendo-se necessário o uso de técnicas de extrapolação. Além disso, nas estações da RHN pertencentes à Agência Nacional de Águas e Saneamento Básico (ANA), as leituras são realizadas em apenas dois momentos do dia, às 7 e 17 horas, sendo a média entre os horários utilizada para a estimativa da vazão diária. Dessa forma, o objetivo geral do presente estudo foi, por intermédio da modelagem hidrológica, buscar técnicas e realizar análises que pudessem servir de base para a melhoria da qualidade de dados diários de vazão obtidos em estações fluviométricas convencionais localizadas a jusante de reservatórios de regularização de vazões, visando identificar e corrigir possíveis inconsistências. Todo o estudo foi realizado na bacia do rio Preto, adotando-se o reservatório da Usina Hidrelétrica de Queimado (UHE Queimado) como referência para a realização das análises. No primeiro capítulo é demonstrada uma aplicação dos modelos de aprendizado de máquinas e de regressão linear com o objetivo de realizar previsões de dados diários de vazão em estações fluviométricas convencionais localizadas a jusante de um reservatório de regularização. Os resultados indicaram que, além de serem encontradas inconsistências nas series de dados das estações convencionais analisadas, ainda foi observado que o modelo baseado em Redes Neurais (BRNN) foi o que apresentou melhor desempenho para as estações mais próximas do reservatório. Já o modelo de Regressão Linear Múltipla (RLM) foi o que melhor se ajustou para a estação mais distante do reservatório da UHE Queimado. No segundo capítulo foram utilizadas técnicas estatísticas para analisar a relação entre as vazões afluentes e defluentes ao reservatório da UHE Queimado, assim como entre vazões defluentes ao reservatório da UHE Queimado e as vazões das estações fluviométricas convencionais da RHN localizadas a jusante da UHE Queimado. Também foram analisadas as tendências temporais nas séries de vazões mínimas, médias e máximas. Os resultados mostraram que a operacionalização do reservatório está fortemente relacionada ao comportamento das vazões afluentes, especialmente ao se considerar análises em períodos trimestrais, afetando também o escoamento nas estações fluviométricas a jusante. Além disso, foi constatada tendência de redução em todas as variáveis analisadas relacionadas às vazões afluentes e defluentes ao reservatório da UHE Queimado, bem como das estações a jusante do barramento, com exceção da vazão máxima na estação mais distante ao reservatório, que apresentou comportamento estacionário. No terceiro capítulo foi avaliado o comportamento das vazões horárias defluentes ao reservatório da UHE Queimado e, também, a utilização de modelos de regressão logística para comparar as séries diárias de vazões defluentes ao reservatório e da estação fluviométrica convencional localizada imediatamente a jusante do barramento, com o objetivo de identificar discrepâncias entre dados obtidos pelos métodos do balanço hídrico e da curva-chave. Os resultados mostraram que os valores médios de vazão defluente obtidos a partir a partir da média de duas leituras feitas às 7 e 17 horas (padrão da RHN) ou de 24 leituras (medições horárias feitas nas UHEs) foram muito próximos, considerando assim que os dados estimados a partir da média entre as duas leituras diárias apresentam boa representatividade da variabilidade das vazões na região. Também foi observado que, embora os métodos do balanço hídrico e da curva-chave tenham apresentado desempenho estatístico semelhante para a maioria dos dados considerados, com a regressão logística foi possível a identificação de dados atípicos nas séries históricas de vazões analisadas, associados principalmente aos métodos de extrapolação da curva-chave nos períodos chuvosos. Palavras-chave: Vazões defluentes. Curva-chave. Aprendizado de máquinas. Regressão logística.