Melhorando o desempenho de previsões hidrológicas em escala continental através de pós-processamento

Código

XXIII-SBRH0570

Autores

VINÍCIUS ALENCAR SIQUEIRA, Albrecht Weerts, Walter Collischonn, Fernando Mainardi Fan, Rodrigo Cauduro Dias de Paiva, Jan Verkade, Bastian Klein

Tema

Previsão Hidrológica

Resumo

Previsões hidrológicas são fundamentais para a gestão dos recursos hídricos. Entretanto, estas previsões geralmente possuem viés e erros de dispersão que levam à subestimativa da incerteza preditiva, devendo ser corrigidas antes de serem utilizadas para a tomada de decisão. Neste trabalho foi avaliado o desempenho de um pós-processamento estatístico de previsões hidrológicas emitidas para a escala da América do Sul. Um modelo hidrológico-hidrodinâmico com escala continental foi alimentado com precipitação por satélite e previsões meteorológicas por conjunto com antecedência de até 15 dias à frente, e as previsões hidrológicas resultantes foram pós-processadas usando as técnicas Ensemble Model Output Statistics (EMOS) e Ensemble Copula Coupling (ECC). Os resultados mostraram que o pós-processamento geralmente melhora a acurácia e a calibração das previsões hidrológicas originais, e pode ser uma alternativa interessante para fornecer uma melhor estimativa da incerteza associada.