Reanálise hidrológica : estudo de caso na Bacia Amazônica

Abstract

A disponibilidade de registros hidro climátologicos acurados, espacial e temporalmente distribuídos tem sido um desafio no manejo dos recursos hídricos em nível global, especialmente nos países em desenvolvimento onde as observações in-situ são limitadas. Modelos hidrológicos têm sido usados para superar este problema através da estimativa de variáveis hidrológicas e hidráulicas espacialmente distribuídas, dentre elas a vazão (Q), nível d’água (WSE), extensão de áreas inundadas (FWE). Apesar disso, a modelagem ainda apresenta incertezas devido a incompreensão de muitos processos envolvidos, simplificações na conceptualização de alguns processos, erros nas forçantes hidro climáticas e/ou nas observações usadas para calibrar ou validar os modelos, dentre outros. Metodologias como a assimilação de dados (DA) têm sido desenvolvidas nas últimas décadas em áreas da climatologia, oceanografia e mais recentemente implementadas e aprimoradas na hidrologia continental. DA essencialmente utiliza observações como registros in-situ, de sensoriamento remoto e/ou dados sintéticos de futuras missões espaciais como a do satélite SWOT, para atualizar as variáveis de estado do modelo objetivando uma melhor estimativa das simulações. A precipitação é considerada como a principal forçante dos modelos hidrológicos, nesse sentido inúmeras bases de dados globais têm sido disponibilizadas baseadas em modelos climáticos, informação in-situ e/ou derivados de satélites, alguns denominados de reanálises climáticos. Nesse contexto, esta tese objetivou o desenvolvimento e implementação de diversas metodologias para a melhora das simulações na modelagem hidrológica hidrodinâmica, levando o conceito de reanálise climática para a hidrologia denominado aqui como reanálise hidrológica. Como uma primeira aproximação, oito bases de dados de precipitação global foram usadas para forçar o modelo de grandes bacias MGB na bacia Amazônica, e cujos resultados de vazão foram validados com registros de 27 estações in-situ. Resultados indicaram que três destas bases obtiveram um bom desempenho na representação das séries de vazão no período de estudo. Grande porcentagem de eventos hidrológicos extremos foram capturados, e a tendência temporal das cheias e secas se mostrou condizente com estudos anteriores baseados em informação in-situ. A principal limitação destas três bases é sua cobertura temporal (~30 anos), embora bases de precipitação mais extensas possam ser utilizadas conjuntamente com DA de extensos registros de vazão in-situ para melhorar as simulações. A técnica de DA ensemble Kalman filter (EnKF) foi avaliada no MGB na bacia do rio Taquari-Antas. Diversos cenários foram avaliados para determinar a sensibilidade na resposta do MGB devido a perturbação de diferentes variáveis de estado do modelo. Os resultados indicam que o esquema EnKF-MGB foi adequado para simular series de vazões e valores de vazões de referência. A partir destas experiências foi desenvolvida a reanálise hidrológica do século 20 na bacia Amazônica no período de 1900 até 2010 mediante o uso do MGB forçado pela reanálise de chuva ERA-20CM com remoção de viés e a assimilação de dados de inúmeras observações in-situ. O método de localização espacial no impacto da assimilação (LEnKF) foi implementado. Resultados indicam um bom desempenho pelo uso conjunto destas metodologias na estimativa das series de vazão, a partir da validação com inúmeras estações in-situ de vazão e nível d’água. As observações in-situ ainda apresentam uma limitação espacial que podem ser complementadas pelas abundantes informações de sensoriamento remoto das últimas décadas. Os dados sintéticos da futura missão SWOT foram implementados e avaliados no MGB e no esquema de EnKF especificamente na bacia do rio Purus mediante o denominado “twin experiment”. O modelo foi corrompido para atingir as incertezas de modelos hidrológicos globais (GHMs), e as pseudo-observações de Q, WSE e FWE foram usadas para recuperar o modelo original. Resultados indicam que considerando os erros esperados das observações do SWOT o modelo conseguiu recuperar a maioria das variáveis de estado do modelo no nível de incerteza dos GHMs. Além disso, quando a metodologia de DA de múltiplas observações foi implementada, os resultados se mostraram ainda mais promissores. Considerando estes resultados é instigante pensar no uso das metodologias desenvolvidas nesta tese mediante o uso de múltiplos produtos de sensoriamento remoto atualmente disponiveis como altimetria por satélite, armazenamento d’água terrestre, extensão de superfícies inundadas, dentre outros. Desta forma incrementando a performance nas simulações, e adicionalmente tendendo a uma representação mais física dos processos hidrológicos devido à diversidade das observações.

The availability of accurate, distributed spatially and temporally hydroclimatic records, has been a challenge for water resources management worldwide, mainly in developing countries, where in situ observations are limited. Hydrological models have been used to overcome this problem by estimating spatially distributed hydrological and hydraulic variables, including discharge (Q), water surface level (WSE), flooded water extent (FWE), among others. In spite of this, the models still have uncertainties due to the lack of understanding of many of the processes involved, simplifications in the conceptualization of some processes, errors in the hydroclimatic forcing and/or in the observations used to calibrate or validate the models, among others. In recent decades, methodologies such as data assimilation (DA) have been developed in the areas of climatology, oceanography and, more recently, have been implemented and improved in continental hydrology. DA essentially uses observations such as in situ records, remote sensing and/or synthetic data from future space missions such as the SWOT satellite, to update model state variables in order to better estimate simulations. The precipitation is considered the main forcing for hydrological models, and numerous global databases based on climate models, in situ information and/or satellite derivatives have been made available, some of which are referred to as climatic reanalysis. In this context, this thesis aimed at the development and implementation of various methodologies for the improvement of simulations in hydrological and hydrodynamic modeling, bringing the concept of climate reanalysis to hydrology, here referred to as hydrological reanalysis. As a first approach, eight global rainfall databases were used to force the large-scale model MGB in the Amazon basin, and simulations were validatd against discharge records from 27 in-situ stations. The results indicated that three of these databases performed well in representing the discharge series during the study period. A large percentage of extreme hydrological events were also captured and the temporal trend of floods and droughts were consistent with previous studies based on in situ information. The main limitation of these three datasets is their temporal coverage (~30 years); however, it is possible to use longest rainfall datasets together with methods such as DA of extensive in-situ discharge records to improve the simulations. The DA ensemble Kalman filter (EnKF) technique was assessed into the MGB and the results were evaluated in the Taquari-Antas river basin. Several scenarios were assessed to determine the sensitivity of the MGB model response due to disturbance of different state variables of the model. The results indicate that the EnKF-MGB scheme was suitable for simulating discharge series and reference discharge values. Based on these experiences, the 20th century hydrological reanalysis was developed in the Amazon basin in the period from 1900 to 2010 using the MGB model forced by the ERA-20CM precipitation reanalysis with bias removal and data assimilation by numerous in situ observations. The method of spatial localization in the impact of assimilation (LEnKF) was implemented. The results indicate a good performance by the joint use of these methodologies in the estimation of the series of discharge, from the validation with numerous in-situ stations of discharge and water level. In situ observations still present a spatial limitation that can be complemented by the abundant remote sensing information available for the last few decades. The synthetic data of the future SWOT mission was implemented and assessed in the MGB and the EnKF scheme The Purus basin was chosen to perform the so-called "twin experiment". The model was corrupted to achieve the uncertainties of global hydrological models (GHMs), and pseudo-observations of Q, WSE and FWE were used to recover the original model. The results indicate that considering the expected errors of the SWOT observations, the model was able to recover most of the state variables of the model regarding GHMs uncertainty level. Moreover, when the multiple-observation DA methodology was implemented, the results were even more promising. Considering these results, it is interesting to think about the use of the methodologies developed in this thesis, using multiple current remote sensing products such as satellite altimetry, terrestrial water storage, extension of flooded surfaces, among others. In this manner increasing the performance of the simulations, and additionallyby tending to a more physical representation of the hydrological processes due to the diversity of the observations.