A previsão da vazão com grande antecedência depende da estimativa da previsão da precipitação. O aprimoramento dos modelos atmosféricos e hidrológicos permitiu aumentar a antecedência da previsão pela integração destes modelos (previsão hidroclimática). Neste artigo é apresentado o resultado da integração do modelo regional de tempo ETA e do modelo precipitação-vazão distribuído MGB-IPH, para a previsão de vazões de curto prazo. Adicionalmente, empregou-se um modelo estocástico para correção da vazão prevista através da previsão dos resíduos do modelo hidroclimático. O modelo hidrológico distribuído MGB-IPH foi ajustado à bacia do rio São Francisco (cerca de 639.000 km2). As previsões de precipitação do modelo ETA, operado pelo Centro de Previsão do Tempo e Estudos Climáticos - CPTEC, foram utilizadas como entrada no modelo hidrológico. Foram feitas previsões de vazão para toda bacia do rio São Francisco, mas os resultados foram analisados com enfoque nas usinas de Três Marias e Sobradinho. Foram usadas previsões de precipitação do modelo ETA com alcance de 10 dias e produziram-se previsões de vazão média semanal para até duas semanas em Três Marias e quatro semanas em Sobradinho, sendo que após o décimo dia considerou-se chuva igual a zero. Os resultados mostram que as previsões obtidas nas duas usinas apresentam melhora com relação aos métodos tradicionalmente empregados. 

Este artigo apresenta uma metodologia de previsão de vazão em tempo real baseada em um modelo hidrológico distribuído, utilizando informações de precipitação observada em postos pluviométricos e precipitação prevista pelo modelo meteorológico ETA em funcionamento no Centro de Previsão de Tempo e Estudos Climáticos do Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais. Um esquema de atualização de variáveis do modelo hidrológico é aplicado utilizando dados de vazão que estariam disponíveis em uma aplicação operacional. A metodologia foi avaliada na bacia do rio Paranaíba, na região incremental entre as usinas hidrelétricas de Itumbiara e São Simão. Os resultados indicam que a inclusão de previsões quantitativas de chuva poderá ter um impacto significativo na redução dos erros da previsão de vazão realizada operacionalmente pelas entidades e empresas do setor elétrico nesta bacia. 

Este trabalho apresenta um modelo de previsão de vazões com horizonte de até 12 dias para a bacia do rio Iguaçu, no trecho a montante da UHE Salto Osório. A previsão de vazões é realizada através do modelo chuva-vazão SMAP aplicado separadamente em sub-bacias e apoiada na previsão quantitativa de chuva com valores fornecidos pelo modelo ETA-CPTEC. O modelo utiliza uma rotina de interpolação espacial de dados para o cálculo da chuva média observada e prevista, e procedimentos de propagações e retro-propagações das vazões com os tempos de propagação determinados pela técnica da onda cinemática. Foram analisadas diversas versões do método proposto, dada a dificuldades em se conhecer a resposta do modelo aos diferentes conjuntos de parâmetros, das imprecisões nos dados observados e previstos, e das simplificações do modelo. A partir de uma estrutura geral do método utilizado foram definidas 10 versões de modelo, cujas diferenças estão centradas na calibração dos parâmetros e na correção do estado de umidade da bacia. A adequação das diferentes versões do modelo analisadas à área em estudo foi verificada através de sua aplicação às sub-bacias consideradas, utilizando os dados observados no período de 1996 a 2001, período em que se dispõe de séries de precipitação previstas e observadas e séries de vazões observadas. Na análise dos resultados e validação do modelo foram adotadas duas medidas de comparação: análise visual dos hidrogramas e cálculo de estatísticas. No caso da análise visual foram plotadas as vazões observadas e as vazões calculadas para cada uma das sub-bacias. As estatísticas analisadas para avaliar os modelos foram: coeficiente de Nash, percentual do erro médio relativo, erro padrão de estimativa e desvio médio absoluto. Dentre os modelos analisados a versão B3 - que corrige o estado dos reservatórios superficial e subterrâneo no dia anterior a previsão e a calibração dos parâmetros é realizada a cada simulação- foi a que apresentou os melhores resultados. 

Este trabalho apresenta os resultados obtidos a partir da aplicação de técnicas de mineração de dados e de Redes Neurais com treinamento bayesiano, para o balizamento da escolha da melhor previsão de vazões naturais do sistema de modelos estocásticos PREVIVAZ. Para aplicação desta técnica, foram utilizadas informações de precipitação observada e prevista, além das vazões naturais verificadas nas últimas semanas que antecederam a previsão. O estudo foi realizado para os aproveitamentos hidrelétricos de Foz do Areia e Salto Santiago na bacia do rio Iguaçu. Os resultados obtidos indicam que a utilização desta ferramenta pode ser uma solução simples e eficaz para a diminuição dos erros de previsão em horizonte semanal de vazão natural nesta bacia. 

Este artigo apresenta parte dos principais resultados da dissertação de mestrado de Ricardo Krauskopf Neto, onde o modelo hidrológico chuva-vazão-propagação 3R foi usado para simular os processos hidrológicos em uma grande bacia no Estado do Paraná que contribui para o reservatório de Itaipu. O modelo 3R destina-se à simulação da vazão em grandes bacias a partir dos dados de chuva e evapotranspiração, sendo uma adaptação do modelo hidrológico operacional do US National Weather Service. A principal adaptação consistiu na redução, no modelo 3R, de cinco sub-camadas para duas camadas de solo, que simulam os processos de escoamento superficial, sub-superficial, percolação, evapotranspiração, de base e recarga do aqüífero. A adaptação restringe a aplicação do modelo 3R a bacias maiores do que 2000 km2, mas facilita o acoplamento de um componente de atualização de estado em tempo real que melhora significativamente a acurácia da previsão hidrológica de curto prazo. O estimador de estado assimila a vazão observada no exutório da bacia e a partir dela estima os erros associados aos dados de entrada e as incertezas na estrutura e nos parâmetros do modelo 3R, produzindo estados atualizados que melhoram a qualidade das previsões hidrológicas. Este artigo descreve o modelo 3R e sua aplicação à bacia do rio Ivaí, incluindo a descrição do procedimento de calibração e a avaliação dos erros de simulação hidrológica. No artigo seqüente (Parte II) são apresentados o estimador de estado, sua calibração e a avaliação do aumento da acurácia da previsão hidrológica. 

Este trabalho propõe o uso de indicadores de sustentabilidade ambiental, associado à técnicas de análise multicritério, como instrumento de auxílio à gestão de recursos hídricos. Tais indicadores foram selecionados a partir de uma estrutura conceitual denominada Pressão-Estado-Resposta. O objetivo do trabalho é avaliar a aplicabilidade desses instrumentos em unidades de gerenciamento de recursos hídricos, tomando como referência a Unidade de Gerenciamento de Recursos Hídricos no 5 do Estado de São Paulo. Com base num diagnóstico da área de estudo e na estrutura conceitual mencionada, foram selecionados vinte indicadores de sustentabilidade. Realizou-se, então, uma classificação das sub-bacias que integram a área de estudo por ordem de preferência e/ou necessidade em relação a categorias de intervenção pré-estabelecidas. A proposta de indicadores selecionada e o método multicritério utilizado (ELECTRE III) demonstraram-se bastante adequados ao caso estudado. Os resultados obtidos indicam que o grau de preferência por determinada intervenção varia significativamente entre bacias e pode ser uma informação importante na implementação de um plano de ação ou programa de investimento.  

Este trabalho apresenta modelos de previsão de vazão natural para a Bacia do Rio Iguaçu, incorporando informações de precipitação, baseados em redes neurais artificiais e métodos estatísticos. Há dois tipos de dados de precipitação disponíveis: medidas oriundas de postos pluviométricos distribuídos ao longo da bacia, e previsões de precipitação utilizando o modelo ETA do CPTEC em um horizonte de 10 dias. O modelo neural utiliza ainda medidas de vazão observada, fornecidas por postos fluviométricos existentes ao longo do Rio Iguaçu, e o histórico das séries de vazão natural que se deseja prever. Inicialmente, foram aplicados métodos de pré-processamento das diversas séries, seguidos por métodos de seleção das variáveis de entrada mais relevantes para o modelo de previsão. Este trabalho é um resumo do trabalho de modelagem de previsões de vazões naturais para a Bacia do Rio Iguaçu. O trabalho para esta Bacia envolveu modelos baseados em previsões estatísticas e de redes neurais artificiais. Os métodos estatísticos utilizados foram de Análise multivariada com incorporação de informações hidrometereológicas e de regressão dinâmica. Ao final do trabalho são apresentadas, junto com o resumo dos métodos estatísticos utilizados, as comparações para os resultados em relação aos modelos estatísticos e de redes neurais. Os resultados obtidos comprovam a viabilidade da utilização de métodos quantitativos (redes neurais artificiais e métodos estatísticos) neste problema, que é altamente não-linear e muito complexo, permitindo obter previsões com boa acurácia que podem ser utilizadas no planejamento da operação hidroelétrica das bacias em questão. 

Os erros nos dados de entrada de chuva e evaporação e os erros nas observações de vazão utilizadas na calibração de modelos chuva-vazão, associados às incertezas na formulação do modelo e na calibração de seus parâmetros, produzem erros acumulativos nas previsões hidrológicas. Esses erros podem ser reduzidos se o modelo hidrológico assimilar a vazão observada e atualizar os seus estados em tempo real. Os estimadores de estado têm a função de realizar esta atualização. O estimador de estado dinâmico-estocástico desenvolvido para o modelo 3R é baseado no filtro de Kalman Estendido, que é a aplicação do filtro de Kalman para sistemas não-lineares. A aplicação do filtro de Kalman resulta na obtenção de estimativa dos estados reais do sistema e da matriz de covariâncias dos erros do estado, ambos para o instante em que se assimilou as observações, que nesse caso são as vazões medidas no exutório da bacia. O procedimento de atualização de variáveis de estado implementado nesse estudo foi denominado de estimador estocástico-dinâmico, em que o componente estocástico consiste na formulação do filtro de Kalman e o componente dinâmico é representado pelo sistema de equações diferenciais ordinárias de conservação de massa. Esse artigo descreve o estimador dinâmico-estocástico e avalia o seu desempenho para a bacia do rio Ivaí, que contribui para a afluência ao reservatório de Itaipu. As conclusões sobre o desempenho do estimador de estado foram: (1) o aumento da acurácia das previsões hidrológicas; (2) robustez do estimador, que consistentemente melhorou a previsão em todas as bacias; (3) o maior ganho de acurácia da previsão hidrológica proporcionado pelo estimador de estado ocorre para os casos em que a modelagem chuva-vazão produz os piores resultados em virtude dos erros nos dados de entrada e na estrutura e nos parâmetros do modelo. 

Neste trabalho analisa-se o efeito da variabilidade espacial da precipitação na modelagem do escoamento numa bacia experimental (2,108 km2) situada na região do semi-árido Potiguar (Seridó). Para isso, foi usado o modelo hidrológico chuva-vazão CHDM, originalmente desenvolvido para regiões semi-áridas. A bacia foi discretizada em 143 elementos (planos e canais) utilizando a ferramenta computacional IDRISI32. A calibração dos parâmetros do modelo foi feita levando em conta o melhor nível de ajuste entre os hidrogramas observados (calha Parshall instalada na bacia) e calculados em três eventos. Com a distribuição espacial da precipitação calculou-se o índice de variabilidade para cada combinação eventoarranjo espacial de postos. Esse índice foi usado neste estudo como parâmetro para medir a habilidade na representação espacial da chuva na bacia. Os resultados atestam que os dados de precipitação de um único posto resultam numa representação inadequada do comportamento espacial da chuva na bacia, anulando o importante efeito da variabilidade. No processo de calibração observou-se que o coeficiente de variação (nível de ajuste do modelo) reflete a capacidade de representação da variabilidade espacial da chuva e das suas características, o que depende do arranjo espacial dos postos. Assim, a incerteza na modelagem do escoamento para eventos de media a alta magnitude está relacionada com a densidade, arranjo espacial dos postos e sua relação com as características espaciais do evento, ou seja, numa relação de difícil previsibilidade.  

Este trabalho propõe uma nova abordagem para a determinação do amortecimento de ondas de gravidade propagando- se sobre campos de vegetação, que evita as simplificações implícitas nos modelos existentes e estende sua aplicação a espécies de grande flexibilidade, tais como Brachiaria subquadripora, encontradas freqüentemente nas margens de lagos artificiais no Brasil. Conceitualmente, o fenômeno foi dividido em dois processos distintos. Inicialmente, a resistência individual de uma haste é caracterizada através de um modelo mecânico que utiliza a velocidade relativa fluido-haste para calcular as forças exercidas pelas ondas sobre uma haste em função de um único parâmetro, o coeficiente de arraste. A seguir, estima-se a força média exercida pela coluna d’água sobre uma haste durante um período de onda e utilizam-se as equações do movimento integradas na vertical e promediadas no período da onda para avaliar o amortecimento gerado pelo conjunto. A reação do conjunto de hastes é função da força sobre uma haste, da densidade espacial de espécies vegetais e de um coeficiente de interação entre as hastes. A segunda parte deste trabalho apresentará os procedimentos experimentais para calibração do modelo e os respectivos resultados.