Data: 21/11/2021 à 26/11/2021
Local: BELO HORIZONTE - MG
ISSN: 2318-0358
Mais informações: http://www.abrhidro.org.br/xxivsbrh
ANÁLISE DE SENSIBILIDADE DE PARÂMETROS EM MODELAGEM DE QUALIDADE DA ÁGUA PARA ESTIMATIVA DAS EMISSÕES DE METANO APLICADA AO APROVEITAMENTO HIDRELÉTRICO DE SINOP NA FASE DE PRÉ ENCHIMENTO
Código
XXIV-SBRH0389
Autores
Jorge Machado Damazio, José Paulo Soares de Azevedo, Juliano Lucas Souza de Abreu
Tema
SE04.C - Engenharia Limnológica e Mecânica dos Fluidos Ambiental
Resumo
Modelos de qualidade da água tem sido uma ferramenta bastante utilizada para a avaliação e previsão de resposta de interferências antropogênicas em recursos hídricos. Entretanto, em alagamentos artificiais, os prognósticos de emissões e remoções de gases de efeito estufa (GEE) para a atmosfera ainda incorporam grandes incertezas. O alto custo associado à necessidade de muitas medições e as estratégias para a calibração de modelos biogeoquímicos complexos representam um desafio. Neste contexto, a análise de sensibilidade dos parâmetros consiste em uma etapa importante para garantir o melhor usos de recursos computacionais e otimizar os esforços para a aquisição de dados de campo. Neste trabalho foi aplicado um modelo de qualidade da água 0D associado ao ciclo do carbono para a fase de pré-enchimento do aproveitamento hidrelétrico de SINOP, no Mato Grosso. Foi realizado um procedimento de análise de sensibilidade, em conjunto com o estabelecimento de critérios, para identificar parâmetros pouco significativos e auxiliar a seleção de parâmetros em futura calibração do modelo. Considerando a sazonalidade da região através de quatro campanhas realizadas na área de estudo, foram fixados 45% dos parâmetros por valores da literatura. Com o procedimento também foi possível verificar que alguns parâmetros se repetem entre os mais sensíveis para cada variável-estado. Assim, selecionando apenas 6 parâmetros para a calibração, foram escolhidos os 4 parâmetros mais sensíveis para a concentração de metano (CH4) na água, o mais sensível para a concentração do dióxido de carbono (CO2), e os 2 mais sensíveis para outras 4 variáveis estado do modelo.