Estudo preliminar de sistema de alerta para a parte brasileira da bacia do rio Uruguai utilizando modelo de previsão cota-cota

Abstract

A habitação em zonas de risco de inundação tem propiciado perdas socioeconômicas e necessitam de soluções. Para tal, a implantação de sistemas de alertas é uma medida não estrutural que quando bem empregue auxilia na minimização de perdas. Parte inerente de um sistema de alerta é a modelagem matemática para previsão hidrológica dos eventos de inundação. O objetivo desse estudo foi avaliar o uso de um modelo hidrológico baseado em regressão linear, com vistas a instalação de um sistema de alerta para atender municípios da bacia do rio Uruguai que sofrem frequentemente com eventos de inundação. São elas: Porto Lucena, Garruchos, Passo São Borja, Itaqui, Uruguaiana e Barra do Quaraí. As regressões desenvolvidas foram testadas com horizonte de previsibilidade de até cinco dias, e contaram com tanto a inserção de variáveis autoregressivas como de variáveis exógenas. Os dados utilizados foram de duas naturezas: dados únicos diários e dados de duas leituras diárias, mensurados às 7h e 17h. Para a aferição utilizou-se as seguintes métricas: Nash-Sutcliffe, Coeficiente de Persistência, Erro Médio Absoluto, Raiz do Erro Médio Quadrado e E95. Realizou-se como parte desse estudo breve consistência inventarial de informações como altitude, área de drenagem e município para as 12 estações utilizadas. Também, realizou-se ottocodificação para a bacia do rio Uruguai até 1º nível. As métricas utilizadas sugerem o uso de modelos hidrológicos de regressão linear para prever inundações em São Borja, Itaqui e Uruguaiana com até 48h de antecedência (24h, NS>0,9; 48h, NS>0,7). Dados diários apresentam mais eficiência. As regressões desenvolvidas para Porto Lucena, Garruchos e Barra do Quaraí apresentam coeficientes de Nash-Sutcliffe num geral baixos. Sugere-se para o sistema de alerta do rio Uruguai uma associação de modelos para zonas de montante e o uso de regressões para previsões mais a jusante.

Housing in areas at risk of flooding has led to socioeconomic losses and need smart solutions. Therefore the implementation of an alert systems is a non-structural measure that, when well developed, assists in minimizing losses. Inherent part of an alert system is the mathematical modeling for hydrological forecasting of flood events. The aim of this study was to evaluate the use of a hydrological model based on a myriad of linear regressions, with the intention to install a warning system to serve municipalities in the basin of the Uruguay River, where flood events not uncommonly take place. They municipalities are: Porto Lucena, Garruchos, Passo São Borja, Itaqui, Uruguaiana and Barra do Quaraí. The developed regressions were tested for horizon predictability up to five days and made use of both the autoregressive variables and of exogenous variables. The used data had two different formats: one daily measure data and two daily measures data, the latter being measured at 7h and 17h. On the efficiency checking process, the following metrics were applied: Nash-Sutcliffe, Persistence Coefficient, Absolute Mean Error, Root Error Mean Square and E95. As part of this study, the inventorial consistency of main information such as altitude, drainage area and municipality for all the 12 used stations was performed. Also, “ottocoding” was performed on the Uruguay River basin up to the 1st level. The utilized metrics suggest the feasibility of hydrologic models based on linear regressions to foresee flood events in São Borja, Itaqui and Uruguaiana municipalities with up to 48 hours in advance (24h, NS>0,9; 48h, NS>0,7). Daily data regressions led to higher efficiency metrics. The developed regressions to Porto Lucena, Garruchos and Barra do Quaraí municipalities overall present low Nash Sutcliffe coefficients. A coupling between different models for upper zones and linear regressions for lowerer ones is recommended for the Uruguay river warning system.