XXVI SBRH - Simpósio Brasileiro de Recursos Hídricos

Data: 23/11/2025 à 28/11/2025
Local: Vitória - ES
ISSN: 2318-0358
Mais informações: https://eventos.abrhidro.org.br/xxvisbrh

ABORDAGENS PARA ESTIMATIVA DE VAZÕES MÍNIMAS DE REFERÊNCIA NO ESTADO DO RIO GRANDE DO SUL (RS)

Código

XXVI-SBRH0549

Autores

Fabiane Cazulo Juchen, Alessandro Gustavo Franck, Fernando Mainardi Fan

Tema

A - Planejamento e Gestão de Recursos Hídricos e Segurança Hídrica

Resumo

A gestão eficiente dos recursos hídricos depende diretamente do conhecimento do regime hidrológico das bacias e, consequentemente, da determinação das vazões de referência. Uma fração das vazões mínimas de referência normalmente correspondem aos limites máximos de utilização da água em um curso d?água, sendo fundamentais para o processo de outorga. No entanto, a cobertura limitada da rede hidrometeorológica nacional, aliada à existência de séries temporais com dados incompletos, compromete a representatividade e a confiabilidade das análises. Assim, a adoção de metodologias alternativas tornou-se essencial, especialmente em regiões onde há mais escassez de dados. Nessa linha, o objetivo desse estudo é avaliar a estimativa da disponibilidade hídrica no Estado do Rio Grande do Sul, através da comparação entre a regionalização de vazões baseada na referência oficial do governo do estado dada pela Nota Técnica nº 004/2021/DIPLA/DRHS e estimativas via modelagem hidrológica. O estudo foi aplicado para os principais corpos hídricos do Rio Grande do Sul que possuem série de dados observados consistentes. A análise comparativa entre os dados observados e os estimados pelas duas metodologias revelou que ambos os métodos apresentam viés positivo, indicando uma tendência à superestimativa das vazões, sendo mais acentuada na metodologia com modelagem hidrológica até o momento. A Nota Técnica apresentou menores erros em cenários de vazões reduzidas, com menor dispersão e desempenho mais equilibrado. Os resultados da modelagem demonstram que uma calibração mais centrada em vazões mínimas ou o uso de assimilação de dados devem ser alternativas a serem testadas em próximos passos.

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