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Título: Previsão de vazão no semi-árido nordestino, utilizando modelos atmosféricos: um estudo de caso
Título em inglês: Streamflow forecasting in semi-arid northeast, using atmospheric models: a case study
Autor(es): Silva Filho, Vicente de Paula
Orientador(es): Martins, Eduardo Sávio Passos Rodrigues
Palavras-chave: Recursos hídricos
Medidores de fluxo
Escoamento
Data do documento: 29-Abr-2005
Citação: SILVA FILHO, V. P. (2005)
Resumo: A previsão numérica dinâmica climatológica de chuva para a região Nordeste do Brasil já é uma realidade cujos resultados têm mostrado contribuir nas tomadas de decisão relativas ao assunto. Estas previsões, que são baseadas na evolução da temperatura da água na superfície dos oceanos (TSM), podem ser usadas como base para a previsão de vazões em determinadas bacias da região. Este trabalho utiliza as previsões numéricas climatológicas de chuva realizas na FUNCEME, assim como os campos de TSM dos oceanos Pacífico e Atlântico centrais, para propor e testar um conjunto de seis possibilidades (modelos) que permitam a previsão das vazões ocorrendo em uma pequena bacia do Semi-Árido Nordestino. A bacia é a da Fazenda Cajazeiras, localizada na região centro-noroeste do Estado do Ceará - Brasil. Os modelos são combinações de regressões lineares simples e múltiplas entre as séries de TSM e a série de vazão observada, intercaladas ou não pelos modelos numéricos de simulação do comportamento da atmosfera ECHAM e RSM. O modelo hidrológico de chuva-vazão CN-3S também é usado como parte de algumas das possibilidades. Duas formas para melhorar a qualidade dos dados dos modelos numéricos são apresentadas e testadas, sendo uma delas adotada. O modelo que se mostrou com melhor desempenho para este caso da bacia hidrológica da Fazenda Cajazeiras, foi aquele que utiliza os dados de chuva gerados a partir da regressão linear múltipla com as series de TSM e transformados em vazão com o auxílio do CN-3S. Os modelos que usam os resultados do ECHAM e do RSM, passando pelo CN-3S, também apresentaram alto potencial para a previsão de vazão. Um estudo de caso é feito para os anos de 2002 e 2003 e a previsão de chuva e de vazão para o ano de 2005 para a bacia da Fazenda Cajazeiras é apresentado.
Abstract: The numerical dynamical climatological precipitation prediction for Northeast Region of Brazil is already a reality and its results have shown to help decision makers on their matters. Those predictions, which are based on sea surface temperature (SST) evolution, may be used as base for flow predictions. This work makes use of FUNCEMEs numerical climatological rain prediction and Central Atlantic/Pacific SST, to propose and test a set of six possibilities (models) to allow the prediction of flow at a small hydrological basin from Brazils Northeast Semi-Arid region. The basin name is Fazenda Cajazeiras and is located at the central northwest region of Ceará State – Brazil. The model set is composed by a set of combinations between single and multiple regressions from SST series and basin flow series, interchanged or not, with the ECHAM and RSM atmospheric models. The CN-3S hydrological model is also used as part of some of those possibilities. Two ways of improving the atmospheric simulated data are presented and tested. One of them is adopted. The model that has shown being best suited to predict Fazenda Cajazeiras flows is that one which uses the rain data set generated from the linear multiple regression form lagged SST, transformed into flow by the CN-3S model. The two models which used ECHAM and RSM results going through the CN-3S to get flow also have a high potential for flow prediction. A case study for the prediction of 2002 and 2003 flow is done and the prediction for 2005 flow is also presented.
Descrição: SILVA FILHO, V. P. Previsão de vazão no semi-árido nordestino, utilizando modelos atmosféricos: um estudo de caso. 2005. 110 f. Tese (Doutorado em Engenharia Civil: Recursos Hídricos) – Centro de Tecnologia, Universidade Federal do Ceará, Fortaleza, 2005.
URI: http://www.repositorio.ufc.br/handle/riufc/19107
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