MODELAGEM ESTOCÁSTICA NÃO ESTACIONÁRIA DE NÍVEIS MÁXIMOS ANUAIS DO GUAÍBA

Código

XXVI-SBRH0393

Autores

Grasielle da Silva Fraga, Olavo Correa Pedrollo, Guilherme Fernandes Marques

Tema

A - Planejamento e Gestão de Recursos Hídricos e Segurança Hídrica

Resumo

A análise de frequência de inundação tradicionalmente baseia-se na suposição de estacionariedade. No entanto, com as mudanças climáticas, urbanização e mudanças no uso do solo essa suposição tem sido questionada. Assim, modelos estocásticos não estacionários surgem como alternativa para incorporar as incertezas futuras e auxiliar no gerenciamento dos riscos. A presente pesquisa propõe uma metodologia integrada para geração de séries sintéticas de níveis máximos anuais, ela foi estruturada em três etapas: análise da estacionariedade e remoção da tendência, modelagem autorregressiva (AR) e simulações validando o modelo. O estudo foi aplicado na região do lago Guaíba, em Porto Alegre, fortemente impactada pela inundação de 2024. Inicialmente, aplicou-se uma regressão linear para identificar a tendência, com validação por ANOVA e simulação de Monte Carlo. A distribuição loglogística foi a que melhor se ajustou aos dados, permitindo a normalização e posterior modelagem AR. O modelo AR(1) foi selecionado com base nos critérios AIC, BIC e LVS dos resíduos. A série normal gerada foi convertida para a distribuição original e somada à tendência com perturbações, resultando em uma série não estacionária. Por fim, Monte Carlo foi usado para gerar 10.000 séries sintéticas, permitindo avaliar incertezas em diferentes cenários futuros. O modelo desenvolvido foi capaz de reproduzir séries sintéticas de níveis, que poderá auxiliar na avaliação de risco hidrológico em cenários futuros.