Previsões de Vazões Mensais na Bacia Hidrográfica do Xingu - Leste da Amazônia

Author:

Lucas Edmundo Wallace Monteiro1ORCID,Sousa Francisco de Assis Salviano de2ORCID,Silva Fabrício Daniel dos Santos3ORCID,Rocha Júnior Rodrigo Lins da3ORCID,Ataide Kleber Renato da Paixão4ORCID

Affiliation:

1. Universidade Federal de Campina Grande, Brasil; Instituto Nacional de Meteorologia, Brasil

2. Universidade Federal de Campina Grande, Brasil

3. Universidade Federal de Alagoas, Brasil

4. Instituto Nacional de Meteorologia, Brasil

Abstract

Resumo Modelos empíricos chuva-vazão vêm sendo cada vez mais usados nas últimas décadas, devido a indisponibilidade de dados de entrada dos modelos conceituais, e à confiabilidade, rapidez, e menor complexidade destes modelos. Neste contexto, foi aplicada a técnica de Regressão por Componentes Principais (RCP) na simulação das vazões médias mensais de oito estações fluviométricas na Bacia Hidrográfica do Xingu (BHX), pertencente a grande bacia hidrográfica amazônica. Na BHX se encontra a usina hidroelétrica de Belo Monte, além de importantes áreas de preservação ambiental. Demonstra-se na pesquisa o grau de relação entre a precipitação e vazão, entrada e resposta do modelo chuva-vazão baseado em RCP, e os respectivos graus de defasagem com eficiência preditiva. A RCP apresentou bons resultados na simulação das vazões mensais em todas as estações selecionadas, caracterizando bem a dinâmica das séries temporais com resultados ótimos nos períodos de estiagem (maio a outubro) e tendência a leve subestimativa nos períodos chuvosos (novembro a abril). Tais resultados utilizando a precipitação observada na simulação das vazões da BHX permitem concluir que um bom sistema de previsão climática para a precipitação sazonal poderá inferir um grau preditivo importante para as vazões com até três meses de antecedência.

Publisher

FapUNIFESP (SciELO)

Subject

Atmospheric Science

Reference52 articles.

1. Previsão de Vazões Mensais Para o Sistema Interligado Nacional Utilizando Informações Climáticas;ALEXANDRE A.M.B.,2012

2. Hydrological models, types and applications used more;ALMEIDA L.;Revista da FAE,2017

3. Séries Históricas de Estações,2018

4. Pattern Recognition and Machine Learning;BISHOP C.M.,2006

5. Previsões de precipitação de modelos atmosféricos como subsídio à operação de sistemas de reservatório;BOZZINI P.L.;Revista Brasileira de Meteorologia,2020

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