Atualização de dados de entrada aplicada à previsão de vazões de curto prazo

Abstract

Neste estudo, foi realizada uma revisão dos problemas observados na modelagem chuva-vazão, que influenciam a incerteza das condições iniciais dos processos de previsão de vazão. Foi realizada, também, uma revisão do estado da arte de alguns dos modelos de previsão de vazão de curto prazo utilizados no Brasil e, por último, uma revisão das metodologias de atualização de dados empregadas em trabalhos passados. Mas o principal enfoque deste estudo foi à elaboração de uma metodologia de atualização de dados de entrada, baseada na correção do desvio entre a vazão de saída de um modelo hidrológico e a vazão observada, por meio da perturbação dos dados de entrada de precipitação. O estudo de caso está composto por três bacias: Bacia do rio Ijuí, Bacia do rio Tesouras e a Bacia do rio Canoas. Estas bacias foram escolhidas, pois apresentam características distintas, tanto físicas quanto climáticas e, além disso, pela existência de estudos prévios com o modelo hidrológico utilizado neste trabalho. O processo de avaliação do método foi realizado em três etapas: 1) utilizando séries sintéticas; 2) utilizando séries reais; 3) previsão de vazões com atualização de dados. As duas primeiras etapas utilizaram o modelo em modo atualização (“off-line”) e, a última, o modelo em modo de previsão (“on-line”). Para a aplicação do método é necessário estabelecer condições de parada, sendo então, propostos dois conjuntos de critérios de parada. Com isto, foi estabelecido um conjunto adequado de critérios para que estes fiquem fixos para possibilitar futuras aplicações em outros modelos ou em outros estudos de casos. A técnica de previsão de vazão de curto prazo utilizada foi com base na chuva prevista, sendo adotada a previsão de chuva conhecida ou perfeita. Foram geradas previsões diárias de até 7 dias, durante 20 dias contínuos, escolhendo-se dois eventos de diferentes características em cada uma das bacias do estudo de caso. Em modo previsão os resultados se mostraram promissores, o objetivo desejado inicialmente foi atingido pelos dois conjuntos de critérios de parada propostos. Conseguiu-se ter um ganho significativo até o quarto dia de previsão, como, também, melhoras nos períodos de subidas do hidrograma, porém nos períodos de estiagens o ganho foi quase nulo. Além disso, este trabalho mostrou a viabilidade da utilização do modelo IPH II para a geração de previsões de vazões baseadas em previsão de chuva.

In this study a review of the problems observed in rainfall-runoff modeling has been made, which influence the uncertainty of initial conditions of flow forecasting processes, as well as a review of the state of the art of some of the short-term flow forecasting models used in Brazil and the data update methodologies used in many past jobs. However the focus of this study has been the development of a data entry update methodology based on the correction of the deviation between the output flow of a hydrological model and the observed flow, by means of the disruption of rainfall input data. The case study is composed of the three river basins: River Ijuí, River Tesouras and Canoas. These basins have been chosen due to their different characteristics, both physical and climate, besides having been used in previous studies of the hydrological model used. The evaluation process of the method is done in three steps: 1) using synthetic series; 2) using real series; 3) stream flow forecasting with data update, the first two with the model in update mode ("off-line") and the last in predict mode ("on-line"). For the application of this method is necessary to establish stopping conditions for application, and for this have been proposed two sets of stop criteria. With this, intended to establish an appropriate set of criteria so that they become fixed to permit future applications in other models. The short-term flow forecasting technique used has been based on the forecast rain, adopted the rain forecast known or perfect. Predictions have been generated daily up to 7 days, for 20 consecutive days, choosing two events of different features in each case study basins. In predict mode the results have been promissory, the desired goal initially achieved by the two sets of proposed stopping criteria. It was possible to have a significant gain until the fourth day forecast also improvements in periods of hydrograph increases but not during periods of drought the gain was almost nil. This work has also showed the ability to generate predictions of rain forecast based flow as the IPH II model in real time.