Data: 06/03/2023 à 09/03/2023
Local: Niterói-RJ
ISSN: 2764-9040
Mais informações: https://www.abrhidro.org.br/iiiend
IDENTIFICAÇÃO DE MODELOS HIDROLÓGICOS PARA COMPOR UM SISTEMA DE ALERTA DE INUNDAÇÃO EM UMA BACIA DE MÉDIO PORTE NO NORTE DO PARANÁ
Código
III-END0079
Autores
ARLAN SCORTEGAGNA ALMEIDA, João Vitor Melchior, Amanda Carolina Santos de Matos, felipe bortolletto civitate, José Eduardo Gonçalves, Eduardo Alvim Leite, Cássia Silmara Aver Paranhos, CAMILA FREITAS, RAFAEL SCHINOFF MERCIO PEREIRA
Tema
04. Sistemas de Alerta
Resumo
O Brasil vem utilizando modelos hidrológicos, conceituais ou de base física, concentrados ou semi-distribuídos, para o desenvolvimento de sistemas operacionais de alerta hidrometeorológico. Nesse sentido, o objetivo do presente trabalho é apresentar uma das etapas fundamentais para a implementação de um sistema operacional de alerta de inundação: a identificação dos modelos que serão efetivamente operacionalizados. Para tanto, utilizou-se como base a Bacia de Fiú, de médio porte, localizada no Norte do Paraná, região que, em janeiro de 2016, enfrentou um dos eventos meteorológicos mais críticos dentre os registrados pelo Sistema de Tecnologia e Monitoramento Ambiental do Paraná (Simepar) desde 1997. No caso posto em análise, aplicou-se cinco modelos hidrológicos, sendo quatro concentrados (HYMOD, SMAP/ONS, SAC-SMA e GR4J) e um distribuído (SHETRAN). Todos os citados modelos hidrológicos avaliados apresentaram bom desempenho, evidenciando que uma combinação multimodelos mostra-se como recomendado para a implementação em um sistema de alerta operacional, sobretudo na bacia posta sob análise. Tal proposição mostra-se pertinente pois foi possível verificar que um dos modelos (SHETRAN) apresentou desempenho comparável ou superior aos modelos concentrados, demonstrando relevante potencial de implementação em bacias de médio porte e sem monitoramento, ou com séries históricas muito recentes, situação muito comum no Estado do Paraná. Em contrapartida, os demais modelos - concentrados (HYMOD e SAC-SMA) -, apresentaram as melhores métricas de desempenho.