PRODUTO 2 · produto 2 metodologia de qualidade de Água para reservatÓrios do estado do cearÁ – estudo de viabilidade e hierarquizaÇÃo dos modelos identificados e avaliados

PRODUTO 2

METODOLOGIA DE QUALIDADE DE ÁGUA PARA

RESERVATÓRIOS DO ESTADO DO CEARÁ – ESTUDO DE VIABILIDADE E

HIERARQUIZAÇÃO DOS MODELOS IDENTIFICADOS E AVALIADOS

JANEIRO 2016

DESENVOLVIMENTO DE UMA

METODOLOGIA DE MODELAGEM DE QUALIDADE DE ÁGUA

PARA OS RESERVATÓRIOS DO ESTADO DO CEARÁ

ÍNDICES

Desenvolvimento de uma Metodologia de Modelagem de

Qualidade de Água para os Reservatórios do Estado do Ceará

Produto 2 – Metodologia de Qualidade de Água para

Reservatórios do Estado do Ceará – Estudo de Viabilidade e

Hierarquização dos Modelos Identificados e Avaliados

I

DESENVOLVIMENTO DE UMA METODOLOGIA DE

MODELAGEM DE QUALIDADE DE ÁGUA PARA OS

RESERVATÓRIOS DO ESTADO DO CEARÁ

PRODUTO 2

METODOLOGIA DE QUALIDADE DE ÁGUA PARA

RESERVATÓRIOS DO ESTADO DO CEARÁ – ESTUDO DE

VIABILIDADE E HIERARQUIZAÇÃO DOS MODELOS

IDENTIFICADOS E AVALIADOS

ÍNDICES

TEXTO PÁG.

1 INTRODUÇÃO ................................................................................................................. 1

1.1 ESCOPO DO DOCUMENTO ................................................................................... 1

1.2 CONSIDERAÇÕES................................................................................................... 1

1.3 OBJETIVOS DA MODELAGEM............................................................................. 2

1.4 ESTRUTURA DO PRODUTO 2 .............................................................................. 3

2 REQUISITOS DO MODELO .......................................................................................... 4

2.1 CONSIDERAÇÕES................................................................................................... 4

2.2 PROCESSOS HIDRODINÂMICOS ......................................................................... 5

2.3 ESTRATIFICAÇÃO TÉRMICA ............................................................................... 6

2.4 PROCESSOS DE EUTROFIZAÇÃO ....................................................................... 7

2.5 PRODUTORES PRIMÁRIOS ................................................................................... 7

3 MODELOS DE QUALIDADE DA ÁGUA: REVISÃO GERAL ................................. 9

3.1 CE-QUAL-W2 ......................................................................................................... 10

3.1.1 Limitações do modelo .................................................................................... 11

3.1.2 Características positivas ................................................................................. 11

3.2 MIKE HYDRO RIVER ........................................................................................... 11



3.3 MOHID WATER ..................................................................................................... 13







II


3.4 SIMCAT................................................................................................................... 14



3.5 SISBAHIA ............................................................................................................... 15



3.6 TOMCAT ................................................................................................................. 16



3.7 QUAL2KW .............................................................................................................. 17



3.8 WASP7..................................................................................................................... 19



3.9 RESUMO ................................................................................................................. 20

4 ESTUDO DE VIABILIDADE TÉCNICA E ECONÔMICA ...................................... 22

4.1 CONSIDERAÇÕES................................................................................................. 22

4.2 CRITÉRIOS DE AVALIAÇÃO .............................................................................. 23

4.2.1 Parametrização do modelo.............................................................................. 24

4.2.2 Hidrodinâmica ................................................................................................ 26

4.2.3 Interface gráfica .............................................................................................. 26

4.2.4 Materiais de suporte........................................................................................ 27

4.2.5 Suporte técnico ............................................................................................... 28

4.2.6 Número de usuários e de aplicações ............................................................... 28

4.2.7 Publicações ..................................................................................................... 28

4.2.8 Custo ............................................................................................................... 29

4.3 AVALIAÇÃO DOS MODELOS CONSIDERADOS ............................................. 29

4.3.1 Parametrização do modelo.............................................................................. 29

4.3.2 Hidrodinâmica ................................................................................................ 30

4.3.3 Interface gráfica .............................................................................................. 31

4.3.4 Materiais de suporte........................................................................................ 31

4.3.5 Suporte técnico ............................................................................................... 32

4.3.6 Número de aplicações ..................................................................................... 32

4.3.7 Publicações ..................................................................................................... 33

4.3.8 Custo ............................................................................................................... 38

5 HIERARQUIZAÇÃO DOS MODELOS PRÉ-SELECIONADOS ............................ 40

5.1 SISTEMA DE HIERARQUIZAÇÃO ..................................................................... 40






III

5.2 RESULTADOS DA AVALIAÇÃO ........................................................................ 41

6 MODELOS DE BACIA .................................................................................................. 44

6.1 CONSIDERAÇÕES................................................................................................. 44

6.2 MODELOS CONSIDERADOS .............................................................................. 44

6.2.1 SWAT ............................................................................................................. 45

6.2.2 Bilan ............................................................................................................... 46

6.2.3 DR3M ............................................................................................................. 47

6.2.4 GSFLOW ........................................................................................................ 47

6.2.5 IHACRES ....................................................................................................... 48

6.2.6 MODBRNCH ................................................................................................. 49

6.2.7 PRMS ............................................................................................................. 49

6.2.8 RRL ................................................................................................................ 50

6.2.9 SIMGRO ......................................................................................................... 50

6.2.10 SOBEK ........................................................................................................... 52

6.2.11 TEMEZ ........................................................................................................... 52

6.2.12 GIS-BALAN ................................................................................................... 53

6.2.13 MOHID Land ................................................................................................. 54

6.3 VIABILIDADE TÉCNICA E ECONÔMICA ......................................................... 55

7 PERSPECTIVAS PARA OS PRÓXIMOS PRODUTOS ............................................ 57

8 REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS .......................................................................... 58

TABELAS DO TEXTO PÁG.

Tabela 3.1 – Modelos avaliados no estudo. .............................................................................. 10

Tabela 3.2 – Comparação dos vários modelos descritos (sumário das principais

características). ...................................................................................................... 21

Tabela 4.1 – Avaliação dos modelos: matriz comparativa dos critérios utilizados. ................. 23

Tabela 4.2 – Resumo de referências bibliográficas de cada um dos modelos em análise. ....... 34

Tabela 5.1 – Matriz de resultados da hierarquização dos modelos. ......................................... 41

Tabela 6.1 – Características dos modelos hidrológicos analisados. ......................................... 45

FIGURAS DO TEXTO PÁG.

Figura 4.1 – Publicações até a data dos modelos em estudo por pesquisa no portal

ScienceDirect. ........................................................................................................ 33

Figura 5.1 – Classificação dos modelos para cada critério de avaliação. ................................. 42

Figura 5.2 – Resultado da avaliação no sistema de hierarquização dos modelos em análise. 43

TEXTO






1

1 INTRODUÇÃO

1.1 ESCOPO DO DOCUMENTO

1.2 CONSIDERAÇÕES

Este documento constitui-se do Produto 2 intitulado “Proposta de Estratégia de Modelagem

da Qualidade da Água em Reservatórios – Elaboração da Metodologia de Qualidade da

Água para Reservatórios do Estado do Ceará (Estudo de viabilidade e hierarquia dos

modelos identificados e avaliados)”, previsto no estudo “Desenvolvimento de uma

Metodologia de Modelagem de Qualidade de Água para os Reservatórios do Estado do

Ceará”.

Neste relatório estão descritos os processos, metodologias e análises desenvolvidas para a

proposição dos modelos a serem aplicados, levando em consideração as características

específicas dos Açudes Acarape do Meio, Araras e Olho d’Água e as condições dominantes

no semiárido nordestino.

De acordo com o Termo de Referência do estudo em questão, são sugeridas várias

características que o modelo selecionado deve englobar, quais sejam:

– considerar aspectos regionais que afetam o regime qualitativo e que influenciam

a variabilidade observada dos parâmetros monitorados;

– estar ligado ao sistema de monitoramento;

– representar o estado da arte em monitoramento e modelagem da qualidade da

água; e,

– apresentar capacidade de modelar alguns processos físico-químicos

fundamentais, tais como os processos eutrofizantes e a estratificação térmica

(ciclo diurno).

Com este enfoque, foram selecionados cinco (5) modelos para a presente análise. Os modelos

escolhidos possuem a potencialidade para abordar, em menor ou maior detalhe, as questões

anteriormente referidas. Estes modelos são descritos, analisados e avaliados nos capítulos

seguintes.






2

1.3 OBJETIVOS DA MODELAGEM

A modelagem numérica permite atingir dois (2) objetivos fundamentais na gestão da

qualidade de água nos reservatórios, sendo eles:

– melhorar o conhecimento do sistema, ao permitir avaliar a relação entre

processos físicos, químicos e biológicos que ocorrem simultaneamente e

interagem entre si; e,

– analisar cenários de gestão na bacia e nos próprios açudes, permitindo

estabelecer relações de causa e efeito entre pressões antrópicas e o seu impacto

no estado da qualidade da água, quantificando tais impactos em parâmetros

estudados.

No âmbito do presente estudo, o objetivo de melhorar o conhecimento está relacionado aos

processos da qualidade da água, especificamente em relação à eutrofização ou crescente

enriquecimento por nutrientes dos açudes do Estado do Ceará.

Os processos da qualidade da água dependem de várias condicionantes que podem estar

presentes tanto na bacia de drenagem como no próprio corpo hídrico. São exemplos:

condições meteorológicas que afetam as afluências para o reservatório; presença de fontes de

poluição pontuais e difusas; uso do solo e processos químicos no sedimento junto ao fundo do

reservatório. Todos estes processos, tais como as suas interdependências, são dificilmente

quantificáveis e qualificáveis sem recorrer a modelos numéricos (RODRIGUES &

JUNIOR, 2012).

Um modelo matemático numérico, calibrado e validado, é também uma excelente ferramenta

para analisar cenários de gestão, que é o segundo objetivo principal da modelagem

numérica. Com modelos numéricos integrados é possível responder a questões como as que

se seguem.

– Qual é o impacto ao alterar o uso de solo em áreas específicas de uma bacia

hidrográfica em termos de carga de nutrientes nos corpos hídricos?

– Qual é o impacto ao alterar o grau de tratamento em uma estação de tratamento

de esgotos em termos da carga de nutrientes?

– Qual o efeito que a diminuição da carga de nutrientes pode ter nos níveis tróficos

no reservatório?

– A realização regular de descargas de fundo em determinado reservatório melhora

a qualidade da água?






3

Desta forma, quando devidamente explorado, um modelo matemático é uma ferramenta

insubstituível no estudo e gestão de reservatórios.

1.4 ESTRUTURA DO PRODUTO 2

O presente documento se organiza em oito (8) capítulos, após o item introdutório, em que se

apresentam o escopo do documento e os objetivos do trabalho desenvolvido. Tais capítulos

são identificados a seguir.

– Capítulo 2, em que são apresentados os requisitos necessários ao modelo.

– Capítulo 3, em que são elencados vários modelos de qualidade da água

atualmente disponíveis, assim como as suas principais características.

– Capítulo 4, em que é apresentado o estudo de viabilidade técnica e econômica

dos modelos pré-selecionados.

– Capítulo 5, em que são hierarquizados os modelos pré-selecionados.

– Capítulo 6, em que é apresentada uma breve avaliação de modelos de bacia, para

que seja relacionada a uma eventual falta de dados para o modelo de reservatório.

– Capítulo 7, em que é apresentada a perspectiva para os próximos produtos do

estudo.

– Capítulo 8, em que são elencadas as fontes bibliográficas mencionadas no

documento.






4

2 REQUISITOS DO MODELO

2.1 CONSIDERAÇÕES

Os modelos numéricos podem ser classificados como determinísticos ou estocásticos (não

determinísticos), sendo os determinísticos caracterizados pela existência de uma relação

“ação-resposta” e os estocásticos por possuírem uma componente aleatória que será

condicionada a resposta do modelo.

Uma diferença significativa entre estes dois (2) tipos de modelo consiste nos resultados

quantitativos das variáveis simuladas. Os modelos determinísticos têm como resultado

valores discretos para as suas variáveis de estado. Em modelos de qualidade da água, por

exemplo, este resultado é geralmente expresso na forma de concentrações dos vários

parâmetros. Os modelos estocásticos, por outro lado, apresentam intervalos de valores,

especificando a probabilidade (em %) dos resultados das variáveis de estado se situar dentro

dos intervalos adotados.

Os modelos determinísticos podem ser empíricos, se a análise dos processos se reduz à

procura de uma relação causa-efeito entre variáveis de entrada e variáveis de saída, ou

orientados por processos, quando se procura reproduzir as leis físicas que regem

os fenômenos.

Com a crescente capacidade de cálculo que se tem verificado ao longo das últimas décadas, os

modelos determinísticos (orientados por processos e distribuídos no espaço e no tempo) têm

sido utilizados com maior intensidade, sendo agora comuns no estudo de processos

ambientais. Uma das principais potencialidades destes modelos é o estudo de cenários, uma

vez que permitem avaliar a resposta do sistema à alteração de um ou mais parâmetros do

modelo bem como possibilitam avaliar as alterações das condições meteorológicas.

Existe um conjunto de requisitos essenciais que todo modelo de qualidade da água de

reservatórios deve possuir para ter aplicabilidade. Assim, os modelos que melhor se adequam

ao estudo dos processos de qualidade da água em reservatórios são os modelos

determinísticos e orientados por processos. Além destes, outros requisitos incluem a

simulação de parâmetros e processos determinantes para o estado da qualidade dos corpos

hídricos. Alguns destes parâmetros e processos são descritos nas seções seguintes.

Os processos mais relevantes nos reservatórios são os hidrodinâmicos (descargas e

estratificação térmica; o enriquecimento por nutrientes - eutrofização e o seu consumo pelas






5

algas - micro e macro); os processos aeróbios de degradação de matéria orgânica e os

processos anaeróbios que ocorrem no sedimento e liberam nutrientes para a coluna d’água,

uma vez que exercem impactos nas concentrações de oxigênio dissolvido do corpo hídrico.

Com relação aos parâmetros, aqueles que são comumente utilizados para o estudo de lagos e

reservatórios são também aqueles que, por norma, são simulados pelos modelos de qualidade

de água. São eles: Radiação Solar, Temperatura, Turbidez, Sedimentos, Oxigênio Dissolvido,

Salinidade, pH, Fosfatos, Nitratos, Amônia e Fitoplâncton (vários grupos). Qualquer modelo

destinado ao estudo da evolução da qualidade da água nos reservatórios deve considerar estes

parâmetros, assim como os processos fundamentais, mencionados anteriormente, que com

eles estão relacionados.

Nesta seção são descritas algumas destas características fundamentais nos modelos de

qualidade da água e que justificam a escolha dos modelos que são

posteriormente hierarquizados.

2.2 PROCESSOS HIDRODINÂMICOS

A hidrodinâmica dos modelos depende da estrutura espacial adotada na modelagem. Os

modelos podem ser:

– zero-dimensionais (0D): consideram o corpo d’água completamente misturado, com

concentração única para cada parâmetro;

– unidimensionais (1D): assumem que os fenômenos ocorrem, preponderantemente, em

uma direção;

– bidimensionais (2D): assumem a existência de variações preponderantes em duas

direções, geralmente no perfil (vertical) e no plano (longitudinal); e,

– tridimensionais (3D): representam os fenômenos nas três (3) direções.

Por norma, os processos hidrodinâmicos de transporte horizontal não são relevantes em

reservatórios, à exceção de reservatórios sujeitos à ação do vento devido ao seu elevado fetch,

definido pela maior medida em linha reta da continuidade do seu espelho d’água (sem

interrupções por obstáculos físicos, como ilhas e penínsulas). Esta característica dos

reservatórios explica o fato de alguns modelos de qualidade da água não possuírem algoritmos

para simular os processos físicos de transporte ou então possuírem parametrização simples

para a hidrodinâmica.






6

2.3 ESTRATIFICAÇÃO TÉRMICA

Os processos hidrodinâmicos são particularmente relevantes na promoção da mistura da

coluna d’água. Não menos importantes são os processos como a estratificação vertical

térmica, que reduz o transporte da água, sobretudo na vertical. Por este motivo, a modelagem

de sistemas como lagos e reservatórios depende basicamente da boa modelagem das

condições térmicas.

Sem impacto das atividades humanas, como, por exemplo, os despejos industriais e de

termoelétricas situadas nas margens dos rios ou reservatórios, a temperatura das massas de

água é determinada pela radiação solar e pelas trocas de calor com a atmosfera. A temperatura

é um parâmetro essencial nos modelos de reservatório pelo controle que exerce em processos

físico-químicos e pela sua influência nas atividades biológicas.

Qualquer modelo destinado a simular os processos de qualidade da água em lagos ou

reservatório tem que possuir, obrigatoriamente, estrutura vertical com várias camadas para

assim permitir variações nos perfis dos vários parâmetros. A capacidade de reproduzir

variações verticais no perfil da temperatura é, portanto, um fator decisivo nos modelos. Estas

variações geram camadas de água com diferentes densidades que podem formar uma barreira

física que impede a mistura de água de diferentes profundidades. Esta barreira ocorre sempre

que a mistura induzida pela energia do vento não é suficiente para misturar a água e distribuir

o calor uniformemente, criando, assim, uma estabilidade térmica. Estas camadas podem

apresentar caraterísticas físicas, químicas e biológicas distintas.

As condições do semiárido do Nordeste brasileiro apresentam especificidades que devem ser

reproduzidas pelos modelos. Um dos aspectos mais relevantes diz respeito aos fenômenos de

estratificação da massa d´água, que difere das regiões temperadas. Além da estratificação

durante a primavera, verão e outono e da desestratificação no inverno, é comum a ocorrência

de estratificação e desestratificação diária. Nestes sistemas, diferenças de 1 ou 2º C podem

causar e manter a estratificação estável da coluna d’água. Da perspectiva da modelagem, é

necessário que o modelo tenha resolução espacial (camadas em profundidade) e temporal

(passo temporal de poucas horas) adequada para conseguir reproduzir este padrão diário de

estratificação, assim como um algoritmo que permita a adequada descrição da penetração de

luz na coluna d’água.






7

2.4 PROCESSOS DE EUTROFIZAÇÃO

Um dos maiores desafios na gestão da qualidade de água nos reservatórios está relacionado ao

processo de eutrofização que frequentemente estão sujeitos. Os nutrientes, embora sejam

elementos essenciais ao desenvolvimento da biota aquática, podem provocar a eutrofização

dos lagos e reservatórios quando em excesso. Os principais nutrientes são o Fósforo,

Nitrogênio, Carbono e Sílica, sendo o Fósforo e o Nitrogênio os principais agentes

de eutrofização.

Os lagos e reservatórios têm tempo de detenção maior do que rios e estuários, o que permite

que as algas sejam dominantes e sensíveis aos nutrientes inorgânicos. Os modelos devem, por

isso, apresentar parametrização detalhada de todos os processos que controlam a

disponibilidade de nutrientes sob as suas diferentes formas. Os modelos devem, igualmente,

permitir a entrada de parâmetros orgânicos e minerais ao longo do período de simulação, para

que, dessa forma, consigam aferir o impacto que as cargas orgânicas e de nutrientes possam

ter na qualidade da água do reservatório.

Da mesma forma, é essencial que estes modelos tenham boa parametrização dos processos de

mineralização da matéria orgânica no sedimento, assim como dos fluxos de massa entre o

fundo e a coluna d’água. Nos reservatórios, o fundo atua frequentemente como uma fonte de

nutrientes para a coluna d’água, desempenhando, assim, um papel ativo na eutrofização

do sistema.

2.5 PRODUTORES PRIMÁRIOS

Por estarem na base da teia alimentar e por contribuírem para a oxigenação da água por meio

da fotossíntese, os produtores primários têm um papel preponderante nos sistemas aquáticos.

A sua concentração nos reservatórios está diretamente relacionada ao estado trófico da massa

d’água. Há um conjunto de fatores ambientais que determinam o crescimento destes

organismos nos lagos e reservatórios, sendo os principais: a quantidade de luz solar disponível

na coluna d’água (dependente da intensidade da radiação que chega à superfície e pela sua

penetração na coluna d’água); a disponibilidade de nutrientes e a temperatura da água. A

influência de cada um destes fatores varia entre grupos de produtores primários e, em

consequência, há, em geral, uma sucessão de espécies diferentes de algas no reservatório ao

longo do ano e de ano para ano.

Os modelos utilizam, por norma, a concentração de Clorofila (em ug/l) para expressar a

biomassa fitoplanctônica.






8

Alguns modelos simulam os produtores primários como um único grupo, expressando a sua

biomassa total na forma de um único valor de Clorofila-a.

Um outro método de modelar os produtores primários consiste em simular vários grupos

funcionais de acordo com as principais características fisiológicas, tais como: tamanho,

predominância de pigmentos e dependência de nutrientes. Neste caso, o modelo fornece como

resultado um valor de concentração de Clorofila-a para cada grupo funcional. Este método de

simular o fitoplâncton é mais adequado a lagos e reservatórios, uma vez que a dominância de

determinados grupos é fundamental na avaliação da qualidade da água. Como exemplo, o

enriquecimento por nutrientes representa um risco para a saúde humana, uma vez que cria

condições para a proliferação de algas tóxicas, como os blooms de cianobactérias.

Concluindo, o estudo do fitoplâncton e da biomassa (Clorofila-a), associado aos parâmetros

físicos e químicos, permite detectar possíveis alterações na qualidade das águas bem como

avaliar tendências. Além disso, a análise dos níveis de Clorofila pode estabelecer uma

correlação entre a ocorrência das espécies e a biomassa e, desta forma, buscar indicadores

biológicos da qualidade de água.






9

3 MODELOS DE QUALIDADE DA ÁGUA: REVISÃO GERAL

No passado, a gestão da qualidade de água era realizada de forma empírica pelas entidades

responsáveis, frequentemente com base em informação científica escassa e análise

inadequada. A necessidade de abordagem científica mais sólida levou ao aparecimento de um

número significativo de modelos de qualidade de água. Assim sendo, muitos destes modelos

foram desenvolvidos para abordar problemas específicos de qualidade de água, relacionados

com condições ambientais ou socioeconômicas particulares.

Atualmente, existem vários modelos de qualidade de água já aplicados em várias regiões do

mundo, os quais são desenvolvidos para vários propósitos (BENEDINI & TSAKIRIS, 2013).

Neste contexto, o objetivo desta seção é apresentar a descrição concisa dos modelos de

qualidade de água mais disseminados para sistemas aquáticos de água doce. A lista dos

modelos abordados é apresentada na Tabela 3.1. Apesar de atualmente existirem dezenas de

modelos disponíveis, a seleção aqui apresentada abrange a diversidade disponível.

Por norma, as principais características consideradas nos modelos listados dizem respeito aos

critérios da sua classificação, tais como: natureza (determinísticos ou estocásticos); tipo de

aproximação utilizada (conceitual, empírica, orientada por processos); tipo de poluentes

considerados (nutrientes, sedimentos, etc.); dimensões (1-D, 2-D ou 3-D) ou área de aplicação

(sistema de rios, água subterrânea, bacia de drenagem, etc.).

Seria praticamente impossível apresentar uma revisão de todos os modelos de qualidade de

água disponíveis com base nestes critérios. Desta forma, neste documento é apresentada uma

revisão representativa de modelos de qualidade de água utilizados extensivamente durante os

últimos anos, conforme apontado por KOX et al. (2003); KANNEL et al. (2010); SPILIOTIS

& TSAKIRIS (2012) e WANG et al. (2013). Além disso, por se adequarem ao trabalho

proposto, são considerados apenas os modelos baseados em processos, que variam em grau de

sofisticação, desde modelos simples de balanços de massa até os modelos mais sofisticados

com hidrodinâmica e cinética dos poluentes.






10

Tabela 3.1 – Modelos avaliados no estudo.

Modelo Origem website

CE-QUAL-W2 US Army Corps of Engineers/Portland State University, EUA

http://www.ce.pdx.edu/w2/

MIKE HYDRO River

Danish Hydraulic Institute, Dinamarca

http://www.mikepoweredbydhi.com/products/mike-hydro-river

MOHID Water Instituto Superior Técnico, Portugal

http://www.mohid.com/

QUAL2KW Departamento de Ecologia – Estado de Washington, EUA

http://www.ecy.wa.gov/programs/eap/models.html

SIMCAT Environment Agency, Reino Unido

--

SISBAHIA

Fundação COPPETEC - COPPE/UFRJ, Brasil

(Instituto Aberto Luiz Coimbra de Pós-Graduação e Pesquisa de Engenharia – COPPE - da Universidade Federal do Rio de Janeiro - UFRJ.

http://www.sisbahia.coppe.ufrj.br/

TOMCAT Environment Agency, Reino Unido

--

WASP7 United States Environmental Protection Agency, EUA

http://www.epa.gov/athens/wwqtsc/html/wasp.html

Apresentam-se, nos itens seguintes, alguns dos modelos de qualidade de água mais comuns,

juntamente com a descrição geral das suas características. Inclui-se também um item final

contendo um quadro resumindo as características especiais de cada modelo (Tabela 3.2).

Os modelos analisados são, por ordem alfabética, o CE-QUAL-W2, MIKE HYDRO River,

MOHID WATER, SIMCAT, SISBAHIA, TOMCAT, QUAL2Kw e WASP7. Estes modelos

operam em ambiente windows com interfaces próprias, permitindo a utilização de software de

planilha eletrônica tipo Excel para preparação dos dados a utilizar nas simulações.

3.1 CE-QUAL-W2

O CE-QUAL-W2, conforme COLE & BUCHACK (1995), é um modelo hidrodinâmico

bidimensional (2-D longitudinal-vertical) e de qualidade de água para rios, lagos e estuários,

http://www.ce.pdx.edu/w2/



http://www.mohid.com/

http://www.ecy.wa.gov/programs/eap/models.html

http://www.sisbahia.coppe.ufrj.br/

http://www.epa.gov/athens/wwqtsc/html/wasp.html






11

desenvolvido pelo Corpo de Engenharia do Exército dos Estados Unidos. Este modelo simula

processos relacionados à eutrofização, como, por exemplo, as relações entre temperatura,

oxigênio, sedimentos, nutrientes e matéria orgânica.

O CE-QUAL-W2 possui parametrização bastante detalhada dos processos químicos em

sistemas aquáticos, assim como elaborada parametrização dos principais processos biológicos

e componentes ecológicos. O modelo assume homogeneidade lateral, método particularmente

adequado a sistemas aquáticos com pouca variação lateral na qualidade da água.

O algoritmo de qualidade da água deste modelo pode incorporar até 21 parâmetros, incluindo

as interações nutrientes-fitoplâncton-oxigênio dissolvido em condições anóxicas (Tabela 3.2).

Este algoritmo é modular e permite acrescentar parâmetros na forma de sub-rotinas

adicionais. Tendo sido desenvolvido originalmente para sistemas de água doce, simula

processos que ocorrem tanto na coluna d’água quanto no sedimento, simulando os fluxos de

matéria entre eles. Este modelo é particularmente adequado a sistemas eutrofizados, por

considerar vários grupos de fitoplâncton nos quais se incluem as cianobactérias.

O CE-QUAL-W2 é um modelo de domínio público, sendo possível baixar o software no site

da Universidade de Portland, local onde está sediado um dos grupos de investigação que mais

tem desenvolvido este sistema de modelagem.

3.1.1 Limitações do modelo

O CE-QUAL-W2 simula uma grande diversidade de constituintes e, como tal, necessita de

quantidade significativa de dados. Este modelo tem também grande número de parâmetros, o

que torna por vezes difícil o exercício da etapa de calibração.

3.1.2 Características positivas

O CE-QUAL-W2 foi desenvolvido especificamente para simular a qualidade de água em

reservatórios, sendo, por isso, um dos modelos mais utilizados para a gestão deste tipo de

sistema (YU et al., 2010; ANNETT et al., 2013; DEUS et al., 2013).

É um modelo que exige baixo poder computacional e tempo de cálculo em suas simulações.

3.2 MIKE HYDRO RIVER

O modelo MIKE HYDRO River é o modelo mais recente desenvolvimento da classe de

modelos MIKE do Denmark Hydrology Institute (DHI, 1996a DHI, 1996b), tendo substituído






12

o modelo MIKE 11, conhecido mundialmente, conforme DHI (1993 e 2009). Esta classe de

modelos foi desenvolvida para simulações de qualidade de água em rios e estuários.

O modelo MIKE 11 é um sistema de modelagem versátil e muito divulgado, desenvolvido

originalmente com o objetivo de ajudar na gestão e operação de sistemas complexos de rios e

canais. O modelo é constituído por vários módulos, que podem incluir processos como

pluviosidade, hidrodinâmica, qualidade da água, advecção e dispersão de sedimentos. Estes

módulos podem ser utilizados em combinação ou de forma isolada.

O modelo MIKE HYDRO River segue a mesma aproximação 1-D do MIKE 11, utilizando as

equações de Saint-Venant no cálculo da evolução dinâmica da vazão, nível e transporte de

sedimentos nos rios e vazões. O modelo utiliza também um método implícito no cálculo das

diferenças finitas das equações hidrodinâmicas. Ainda, o modelo começa por simular as

vazões e depois determina o transporte dos solutos e os processos de qualidade da água.

No MIKE HYDRO River a qualidade da água é simulada pelo módulo ECO Lab, cuja

estrutura modular permite ao utilizador definir as variáveis de estado que pretende simular,

assim como definir o conjunto de processos que as alteram no tempo.

O MIKE HYDRO River foi otimizado para modelagem operacional em tempo real e para

previsões de cheias; análise de ruptura de diques; avaliação ecológica de qualidade da água

em rios e zonas úmidas; previsão de qualidade da água e transporte de sedimentos, além de

alterações da morfologia dos rios. O detalhe da sua parametrização, em termos de variáveis de

estado e processos simulados, pode variar significativamente, dependendo dos módulos

em cada simulação.


Conforme GAO & LI (2014), apesar da sua versatilidade, o MIKE HYDRO River exige

elevado volume de dados para as suas simulações, sendo que a falta de alguns dados pode

dificultar seriamente a simulação de alguns parâmetros da qualidade da água. Outra limitação

deste modelo é a sua dependência da acurácia da informação batimétrica.


O modelo MIKE HYDRO River, tal como o seu antecessor MIKE 11, é um modelo avançado

de vazão e qualidade de água. É um modelo com ampla divulgação e promoção pelo DHI,

tendo, por esse motivo, um conjunto detalhado de manuais de apoio e variada gama

de usuários.






13

3.3 MOHID WATER

O Modelo Hidrodinâmico (MOHID WATER) é parte do sistema de modelagem MOHID, que

compreende um conjunto de módulos capazes de simular a hidrodinâmica, a qualidade da

água e o transporte de sedimentos.

Atualmente, o modelo MOHID é um software de modelagem integrado da água, podendo

simular a dinâmica de diferentes massas de água, meios porosos e bacias de drenagem.

O sistema MOHID possui modelo hidrodinâmico tridimensional (3-D), igualmente capaz de

reproduzir cenários 2-D.

O modelo MOHID resolve as equações Navier-Stokes, Boussinesq e de Reynolds para o

transporte e nível da água. Para o transporte, difusão e transformação dos constituintes, o

modelo MOHID utiliza o método do volume de controle, calculando, para cada um, as

equações de balanço de massa em todos os intervalos temporais. Esta combinação de métodos

confere maior realismo na simulação dos processos de transporte e permite ligar os processos

de qualidade a diferentes métodos numéricos de cálculo da solução hidrodinâmica.

O sistema MOHID possui vários modelos biogeoquímicos e de qualidade de água que

descrevem a dinâmica dos principais ciclos de nutrientes (nitrogênio e fósforo); grupos de

fitoplâncton e classes de matéria orgânica. Este sistema foi originalmente concebido para

modelar sistemas de estuários e costeiros, incidindo, desta forma, em processos característicos

de sistemas salinos.

O sistema MOHID é um sistema de código aberto, podendo ser aplicado pelos usuários sem

qualquer custo financeiro. O Instituto Superior Técnico (Universidade de Lisboa) é

responsável unicamente pela manutenção e integridade do código.


Apesar da sua capacidade de simular com detalhe o transporte em regime 3-D, o cálculo pode

ser, por vezes, exigente, necessitando de elevado tempo de processamento. Este modelo

apresenta, ainda, insuficiência em manuais de apoio ao usuário.


O modelo MOHID possui construção por módulos, o que permite acrescentar e desenvolver

processos e variáveis de estado à estrutura do modelo, consoante a necessidade do usuário. No

entanto, estes desenvolvimentos exigem conhecimentos de programação por parte do usuário.






14

De acordo com DEUS et al., (2013b), em função de seus detalhes na parametrização dos

processos físicos, quando comparado com outros modelos, o MOHID é capaz de simular com

realismos processos hidrodinâmicos horizontais e verticais.

3.4 SIMCAT

O Simulation of Catchments (SIMCAT), originalmente desenvolvido pelo grupo Anglian

Water (WARN, 1987; COX, 2003), é um modelo estocástico unidimensional (1-D) de estado

estacionário. Este modelo tem sido utilizado extensivamente no Reino Unido nas últimas duas

(2) décadas, sendo conhecido por ser uma ferramenta prática de gestão da qualidade de água.

O modelo descreve a qualidade da água de rios por meio de uma bacia utilizando

aproximação de simulações de Monte Carlo, estimando, de forma estatística, o

comportamento da vazão e da qualidade da água.

No SIMCAT o sistema de rios é dividido em trechos cujos comprimentos são definidos pelo

usuário, correspondendo, geralmente, à distância entre tributários ou outros pontos de

interesse. Para cada trecho podem ser definidas vazões difusas, caracterizadas por uma vazão

e cargas de poluentes. O modelo simula cada trecho do rio como um reator de tanque

continuamente agitado (Continually Stirred Tank Reactor, CSTR), assumindo uma mistura

instantânea e perfeita em cada trecho, com os solutos a movimentarem-se à mesma velocidade

da água. Desta forma, o modelo não faz uso de equação advecção-difusão para o transporte.

Os elementos simulados que transitam de um segmento do rio para o seguinte podem ser

conservativos ou possuírem um decaimento de primeira ordem. Estes elementos incluem o

cloro (conservativo); Demanda Bioquímica de Oxigênio (DBO, primeira ordem) e amônia

(primeira ordem).

Os valores de vazão e qualidade são introduzidos no segmento mais a montante do rio, sendo

possível definir tributários, descargas de efluentes e abstrações de água nos demais

segmentos. Como o modelo estocástico utiliza o método de Monte Carlo, os dados de entrada

não são valores discretos e sim uma distribuição estatística para cada constituinte.


O método de modelar a qualidade de água utilizado no SIMCAT é simples e rápido.

Uma das principais limitações da sua parametrização é a incapacidade de permitir

variabilidade temporal e de considerar processos fundamentais como a fotossíntese,






15

respiração e carência de oxigênio nos sedimentos. É, portanto, de se esperar que este modelo

não produza resultados satisfatórios para sistemas produtivos.


Ao contrário de outros modelos de qualidade da água, o SIMCAT necessita de um conjunto

de dados relativamente reduzido para a sua implementação. Conforme Crabtree et al., (2006),

este modelo pode ser facilmente aplicado à escala da bacia e utilizado como ferramenta de

avaliação e gestão por técnicos treinados.

3.5 SISBAHIA

O Sistema Base de Hidrodinâmica Ambiental (SISBAHIA) é um modelo que tem sido

desenvolvido desde 1987 pelo Instituto Alberto Luiz Coimbra de Pós-Graduação e Pesquisa

de Engenharia (COPPE) da Universidade Federal do Rio de Janeiro (UFRJ). Conforme Cunha

et al., (2006) e Rosman (2011), foi criado para a modelagem de corpos d’água

costeiros e continentais.

Trata-se de um sistema constituído por modelo de circulação hidrodinâmica tridimensional

(3D) ou bidimensional na horizontal (2DH) e um modelo de qualidade da água e eutrofização.

O grupo de equações que governam o SISBAHIA é formado por equações diferenciais

parciais de primeira ordem em relação ao tempo e diferenciais parciais de segunda ordem em

relação ao espaço.

O SISBAHIA é um modelo de transporte euleriano advectivo-difusivo integrado na vertical,

para escalas não-conservativas (sofrem modificação de concentração por meio de processos

físicos, químicos e biológicos).

A qualidade da água é, neste modelo, resolvida pela solução da equação do balanço de massa

para cada substância constituinte do modelo. O modelo de qualidade de água resolve a

equação do balanço de massa para várias substâncias relacionadas, ou seja, resolve um

modelo de transporte euleriano para cada constituinte.

De acordo com Sheng e Villaret (1989), o SISBAHIA resolve a equação de advecção-difusão

para cada substância separadamente, considerando o transporte advectivo, o transporte

difusivo e os processos de transformação.

O modelo de qualidade da água avalia 11 parâmetros de qualidade da água, quais sejam:

Oxigênio Dissolvido (OD); Demanda Bioquímica de Oxigênio (DBO); Temperatura da Água;






16

Fósforo Inorgânico; Fósforo Orgânico; Nitrogênio Orgânico; Amônia; Nitrato; Salinidade;

Zooplâncton e Fitoplâncton (Clorofila-a).


Este modelo pode ser utilizado sem restrições para fins acadêmicos e outros fins não

lucrativos. O seu uso com fins comerciais, por outro lado, exige o pagamento de montante

estipulado por acordo com a Fundação que o desenvolve e o gere. Apesar de suas

potencialidades, o SISBAHIA é um modelo pouco utilizado internacionalmente. Desta forma,

é pouco divulgado.


De acordo com Rosman (2013), o SISBAHIA utiliza o método de elementos finitos para a

discretização espacial horizontal, a qual também pode ser feita utilizando elementos finitos

triangulares quadráticos ou uma combinação de ambos os tipos de elementos. Esse método

permite que as unidades básicas de cálculo tenham tamanhos adaptados aos contornos do

domínio, proporcionando ótima representação de reservatórios com limites irregulares.

3.6 TOMCAT

O modelo Temporal Overall Model for Catchments (TOMCAT) foi desenvolvido pela

empresa Thames Waters, no Reino Unido, no início da década de 1980, com o objetivo de

auxiliar no processo de revisão e implementação das normas de qualidade dos efluentes no rio

Tâmisa (BOWDEN & BROWN, 1984; KINNIBURGH et al., 1997; COX, 2003).

O TOMCAT pode ser utilizado para simular as condições atuais de vazão e qualidade de água

no rio, além de avaliar a necessidade de medidas de gestão na bacia para melhorar a

qualidade da água.

O conceito utilizado pelo TOMCAT é semelhante ao SIMCAT, o que significa que este

modelo se baseia no princípio do estado estacionário (CSTR), sendo igualmente estocástico.

No entanto, o SIMCAT permite correlações temporais mais complexas.

As equações que descrevem os processos são também semelhantes às do modelo SIMCAT, à

exceção das equações que simulam a Temperatura da Água e o OD. Neste modelo, a

Temperatura da Água tende a se igualar à Temperatura do Ar e a equação de balanço para o

Oxigênio Dissolvido (OD) incorpora a influência da nitrificação, reareação atmosférica e

oxidação da DBO.






17

Os dados de entrada deste modelo podem ser de dois (2) tipos, quais sejam: valores fixos dos

parâmetros físicos e dados de vazão e qualidade.

Os valores de vazão e qualidade são dados na forma de médias e desvios padrão de uma

distribuição normal ou de dados registrados, ou então sob a forma de valores discretos. As

condições de contorno, por sua vez, são definidas utilizando distribuições únicas ou sazonais.

O modelo permite, ainda, definir o número de parâmetros por cada segmento, assim como o

seu comprimento, área média da seção e profundidade.


O modelo TOMCAT é relativamente limitado no que diz respeito aos processos simulados.

No entanto, o fato de permitir utilizar dados estatísticos sazonais confere-lhe maior

potencialidade em relação a outros modelos semelhantes, tal como o SIMCAT. Como este

modelo não inclui fotossíntese, respiração ou qualquer tipo de processo nos sedimentos, não é

adequado para sistemas nos quais estes processos sejam determinantes.


Em virtude de sua representação dos processos ser mais simplista, este modelo necessita de

menos dados de entrada quando comparado a outros modelos semelhantes, como, por

exemplo, o QUAL2E. Desta forma, quando existe limitação de dados, este modelo pode ser

uma alternativa a modelos com o mesmo grau de complexidade. O TOMCAT apresenta,

ainda, a vantagem sobre outros modelos como o SIMCAT ao permitir utilizar dados

estatísticos sazonais, conferindo, assim, mais realismo à solução.

3.7 QUAL2KW

O modelo QUAL2KW (PELLETIER & CHAPRA, 2005) é um modelo desenvolvido como

melhoramento de modelos anteriormente existentes, especificamente o QUAL2E/QUAL2EU

(PARK & LEE, 2002).

O modelo QUAL2KW, tal como os seus antecessores, foi desenvolvido para sistemas de rios

e tributários e para lagos bem misturados. É um modelo 1-D de estado estacionário,

assumindo vazão constante, calculando, no entanto, a qualidade da água de forma dinâmica

para simular a dinâmica diária e o balanço de calor.






18

Em relação aos seus antecessores, o modelo QUAL2KW permite definir um rio na forma de

segmentos de comprimento variável, assim como atribuir vários pontos de entrada e abstração

de água em cada um dos segmentos.

Este modelo possui algoritmo genético para realizar a calibração automática das taxas e

constantes que regulam a cinética da qualidade da água.

As simulações do QUAL2KW incluem: Temperatura; pH; Condutividade; Sólidos Suspensos

Inorgânicos; OD; Nitrogênio Orgânico; Amônia; Nitrato; Fósforo Orgânico; Fósforo

Inorgânico; Fitoplâncton; detritos; materiais patogênicos; Alcalinidade; Carbono Inorgânico

Total; biomassa de algas de fundo (perifíton) e Nitrogênio e Fósforo das algas de fundo

(perifíton).

O modelo simula, ainda, fluxos de oxigênio e nutrientes entre o sedimento e a coluna d’água,

ao contrário das versões anteriores nas quais estes valores eram impostos. Neste sentido, o

modelo quantifica a demanda de oxigênio do sedimento, por meio da qual são computados os

fluxos sedimento-água a partir do fluxo descendente de matéria orgânica particulada com

origem na coluna d’água. O Carbono Orgânico, Nitrogênio Orgânico e Fósforo Orgânico dos

sedimentos anóxicos são transformados por mineralização em metano dissolvido, Amônia e

Fósforo Inorgânico, sendo transportados para a camada de sedimento aeróbia contribuindo,

por meio da sua oxidação, para a demanda de oxigênio.

Grande parte dos constituintes deste modelo é calculada por meio de reações de decaimento

de primeira ordem, à exceção do OD, Nitrato e Fosfato, que possuem parametrizações mais

detalhadas.

Os dados de entrada do QUAL2KW incluem localização geográfica da área de estudo; data;

opções de controle da integração numérica; vazão e concentrações das condições de contorno

para o rio, tributários, fontes de poluição difusas e pontuais; comprimento dos segmentos;

elevação; geometria hidráulica (vazão ou equação de Manning para profundidade e

velocidade); Temperatura do Ar; temperatura de ponto de orvalho; velocidade do vento;

cobertura de nuvens de parâmetros de atenuação da luz; radiação solar; evaporação e

parâmetros para a cinética da qualidade da água (taxas e constantes).


Apesar do elevado número de parâmetros e processos simulados, o QUAL2KW é um modelo

1-D de estado estacionário que não permite simular vazão variável no tempo.






19


O modelo QUAL2Kw é de uso livre e está bem documentado, sendo particularmente

apropriado devido à sua parametrização para sistemas em que as macrófitas têm papel

importante. Conforme Cristea & Pelletier (2005); Kannel et al. (2007) e Turner et al. (2009),

nos últimos anos tem sido utilizado para modelar a qualidade da água em diferentes sistemas

lóticos.

3.8 WASP7

O modelo WASP7 (AMBROSE et al., 2006; AMBROSE & WOOL, 2009), concebido pela

Agência de Proteção Ambiental Norte Americana, é um melhoramento do modelo original

WASP criado na década de 1970. Este modelo foi desenvolvido para interpretar e prever a

qualidade da água em resposta aos fenômenos naturais e à ação do homem, em uma

perspectiva de apoio à decisão na gestão de recursos hídricos.

O WASP7 é um modelo constituído por compartimentos que incluem a coluna d’água e o

sedimento, podendo ser utilizado para analisar uma variedade de problemas de qualidade de

água em diversos sistemas aquáticos, incluindo rios, lagos, reservatórios, estuários e águas

costeiras.

O WASP7 é um modelo 1-D. No entanto pode ser ligado a modelos hidrodinâmicos e de

transporte de sedimentos, que lhe fornecem vazões, velocidades em profundidade,

temperatura, salinidade e fluxos de sedimentos.

O WASP7 possui: interface intuitiva em ambiente Windows; pré-processador que ajuda o

usuário a formatar os dados que serão utilizados pelo modelo; rotina de alto rendimento

computacional para melhor velocidade de cálculo e pós-processador gráfico para visualização

dos resultados.

As equações que o WASP7 resolve para os parâmetros da qualidade da água baseiam-se no

princípio da conservação de massa, representando as três (3) principais classes de processos

de qualidade da água: transporte, carga e transformação. Desta forma, o WASP7 controla a

evolução temporal e espacial de cada parâmetro desde o seu ponto de origem até ao seu ponto

de saída do sistema, conservando massa. Para o cálculo da variação temporal e espacial da

concentração de cada parâmetro, o WASP7 utiliza o método das diferenças finitas em cada

segmento da sua geometria computacional.






20

O modelo WASP7 simula, ainda, o transporte e as reações de transformação de 10 a 14

variáveis de estado, tendo este número aumentado a cada nova versão do modelo

(AMBROSE et al., 1993; WOOL et al., 2001).

Atualmente, as variáveis de estado do WASP7 incluem: OD; Nitrogênio (Orgânico, Amônia,

Nitrito e Nitrato); Fósforo (Orgânico, Inorgânico); fitoplâncton e perifíton; detritos

particulados (Carbono, Nitrogênio, Fósforo); Carência Bioquímica de Oxigênio Carbonatada

(CBDO); Temperatura; Salinidade; bactérias coliformes; Sílica; sedimentos coesivos;

sedimentos não-coesivos; diagênese de sedimentos; traçadores conservativos; pesticidas;

químicos orgânicos, Mercúrio, metais pesados e sólidos inorgânicos (WOOL et al., 2001;

AMBROSE et al., 2006)

Para rodar este modelo são necessários os seguintes conjuntos de dados: controle do output;

informação sobre os segmentos da geometria do modelo; concentrações nas condições de

contorno; cargas das fontes poluentes (difusas e pontuais); parâmetros cinéticos; constantes;

séries temporais de vazão e concentrações iniciais.


Uma das limitações do WASP7 é a sua incapacidade em simular zonas de mistura, assim

como a necessidade de um esforço extensivo para o conectar a modelos hidrodinâmicos

multidimensionais. Este modelo necessita também de volume significativo de dados para o

esforço de calibração e validação.


Dependendo do interesse do usuário, o modelo pode ser rodado em 1-D, 2-D ou 3-D. Este

modelo é particularmente útil para modelar químicos orgânicos, podendo simular 25 formas

de cada químico orgânico.

Nos últimos anos tem sido utilizado para simular nutrientes, pesticidas, compostos orgânicos

e metais pesados em lagos e sistemas costeiros (RYGWELSKI et al., 1999; STANSBURY &

ADMIRAAL, 2004).

3.9 RESUMO

A Tabela 3.2 aponta o resumo das características especiais de cada modelo aqui descrito.






21

Tabela 3.2 – Comparação dos vários modelos descritos (sumário das principais características).

Modelos CE-QUAL-W2 MIKE HYDRO River MOHID QUAL2KW SIMCAT SISBAHIA TOMCAT WASP7

Tipo 2-D, dinâmico 1-D, dinâmico 1-D, 2-D, 3-D,

dinâmico 1-D, vazão fixa

1-D, estado

estacionário,

estocástico

1-D, 2-D, 3-D,

dinâmico

1-D, estado

estacionário 1-D, dinâmico

Método de modelagem EAD, segmentos de

comprimento variável

EAD, segmentos de

comprimento variável

Malha regular,

elementos finitos

EAD, segmentos de

comprimento variável RTCA

Malha não estruturada,

diferenças finitas RTCA

EAD, compartimentos

dinâmicos

Processos / ciclos dos elementos O, C, N, P, Si, Fe Depende dos módulos

utilizados O, N, P O, C, N, P O, N O, N, P O, N O, N, P

Capacidade de modelagem /

variáveis de estado

Temperatura, pH, N

(NO, NO2, NO3, NH3),

P (PO, PO4), OD, CIT,

CBDO, alcalinidade,

fitoplâncton, detritos,

vários grupos de

fitoplâncton (Clorofila-

a)

Parâmetros definidos

pelo usuário

(módulo ECO Lab)

Temperatura, OD,

DBO, N (NO, NO2,

NO3, NH3), P (PO,

PO4), salinidade,

fitoplâncton

(Clorofila-a)

Temperatura, pH, N


P (PO, PO4), OD, CIT,

CBDO, alcalinidade,

fitoplâncton, detritos,

patogênicos

OD, amônia,

parâmetros

conservativos

definidos pelo usuário

Temperatura, OD,

DBO, N (NO, NO2,

NO3, NH3), P (PO,

PO4), salinidade,

fitoplâncton

(Clorofila-a)

OD, amônia, cloro,

parâmetros

conservativos

definidos pelo usuário

Temperatura, pH, N


P (PO, PO4), OD,

CBDO, salinidade,

coliformes, sílica,

pesticidas, QUIMO

Vantagens Otimizado para

reservatórios

Material de suporte e

apoio

Descrição dos

processos

hidrodinâmicos

Auto-calibração Simulações rápidas

com poucos dados

Adaptação da malha

computacional a

geometrias complexas

Simulações rápidas

com poucos dados

Poluição orgânica e

por metais pesados

Limitações Exige grandes

quantidades de dados

Exige grandes

quantidades de dados Tempo de cálculo

Não simula os braços

de rio Muito simples Pouco divulgado Muito simples

Exige grandes

quantidades de dados

Legenda: C – Carbono; CBDO – Carência Bioquímica de Oxigénio Carbonatada; CIT – Carbono Inorgânico Total; EAD – Equação de advecção-dispersão; N – Nitrogênio; NO – Nitrogênio Orgânico; O – Oxigênio; OD –

Oxigênio Dissolvido; P – Fósforo; PO – Fósforo Orgânico; QUIMO – Químicos Orgânicos; RTCA – Reator de Tanque Continuamente Agitado; Si – Sílica.






22

4 ESTUDO DE VIABILIDADE TÉCNICA E ECONÔMICA

4.1 CONSIDERAÇÕES

Os modelos de qualidade da água atualmente disponíveis, sejam eles de domínio público ou

comerciais, apresentam variada gama em termos de processos simulados; necessidade de

dados de entrada; capacidade de modelagem e limitações. Esta diversidade e abrangência,

descrita na seção anterior, não significa que todos apresentam as características necessárias

para a adequada modelagem de processos de eutrofização em reservatórios.

A análise dos modelos aqui apresentada considera apenas aqueles que obedecem a critérios

relativos à adequação ao trabalho proposto; que são sistematicamente utilizados e que têm

elevada disseminação nas comunidades científicas e entre gestores de meio ambiente. Assim,

os modelos escolhidos para esta análise são o CE-QUAL-W2; MOHID; SISBAHIA;

QUAL2KW e WASP7.

Fora desta avaliação ficam os modelos SIMCAT e TOMCAT, uma vez que são muito simples

para descrever os processos que se pretendem estudar.

O modelo MIKE HYDRO River, por sua vez, também foi descartado, uma vez que, ao

contrário dos modelos SIMCAT e TOMCAT, é um modelo com grande detalhe de

parametrização dos processos de qualidade da água, orientado, no entanto, para modelar

sistemas de rios e canais onde a escassez de água não é um problema recorrente. Da mesma

forma, os processos para os quais está otimizado não consideram a estratificação térmica

típica de climas subtropicais e tropicais.

A hierarquização dos modelos baseia-se na avaliação da sua capacidade e consequente

ordenação por relevância no âmbito dos resultados que se esperam.

A hierarquização dos modelos a serem analisados permite avaliar suas várias características,

desde a sua parametrização até o seu preço de utilização, avançando, assim, com a ordenação

de relevância para este trabalho. Ressalta-se, conforme Obropta et al. (2008), que existem

diferenças significativas entre os modelos e os seus resultados devido às diferenças de

filosofia de modelagem e algoritmos utilizados. Estas diferenças levam, consequentemente, a

diferentes resultados que dificilmente podem ser comparados entre si

Assim sendo, a hierarquização é, portanto, realizada atendendo a diferentes critérios que

exploram as especificações de cada modelo sugerido, na sua pertinência e adequação ao plano

de trabalhos.






23

4.2 CRITÉRIOS DE AVALIAÇÃO

Para cada tópico em análise é feita a comparação geral entre os modelos, salientando os que

se destacam pela melhor avaliação em cada critério. São também discutidas as limitações dos

demais modelos sempre que for considerado útil para expressar as diferenças entre eles.

Para ajudar a compreender a relação entre os modelos dentro de cada critério são apresentadas

na Tabela 4.1 as características detalhadas de cada modelo, para cada item avaliado.

Tabela 4.1 – Avaliação dos modelos: matriz comparativa dos critérios utilizados.

Critério CE-QUAL-W2 MOHID QUAL2Kw SISBAHIIA WASP7

Parametrização do modelo

Ciclos O, N, P Sim

(bastante detalhe) Sim Sim Sim Sim

Ciclo C Sim - Sim - -

Clorofila-a

Sim, para cada

grupo de

fitoplâncton (4)

Sim Sim Sim Sim

Cianobactérias Sim - - - -

pH Sim - Sim - Sim

Processos no sedimento Sim

(detalhado) - Sim -

Sim

(detalhado)

Hidrodinâmica

Dimensões espaciais 2-D, longitudinal-

vertical

2-D, 3-D,

dinâmico

1-D, vazão

fixa

1-D, 2-D, 3-

D, dinâmico 1-D

Interface

Ambiente Windows Sim Sim Sim Sim Sim

GUI Sim, de fácil

utilização Sim Sim

Sim, de fácil

utilização Sim

Linha de comando (DOS) Sim Sim - - -

Materiais de suporte

Manuais Sim, detalhado Sim, disperso

e insuficiente Sim Sim Sim

Exemplo de simulação Sim - - - Sim

Suporte técnico






24

Critério CE-QUAL-W2 MOHID QUAL2Kw SISBAHIIA WASP7

Fóruns de usuários Sim Sim Sim Não Sim

Prestado pelo desenvolvedor Sim, porém

limitado - - Sim -

Número de aplicações

Quantidade Elevada Média Elevada Baixa Elevada

Tipo de sistemas Reservatórios

Sobretudo

marinhos e

costeiros

Lagos,

pequenas

massas de

água

Sobretudo

marinhos e

costeiros

Lagos,

pequenas

massas de

água

Publicações

Quantidade Elevada Significativa Significativa Baixa Elevada

Locais de aplicação

Todo o mundo,

com forte

incidência nos

Estados Unidos e

na China

Todo o

mundo

Todo o

mundo

Sobretudo

Brasil

Todo o

mundo

Custo

Tipo de software Uso livre Uso livre,

código aberto Uso livre - Uso livre

Pago para exploração

comercial - - - Sim -

4.2.1 Parametrização do modelo

A análise do detalhe da parametrização de um modelo corresponde, essencialmente, à

avaliação da sua adequação para determinada função.

A parametrização do modelo diz respeito ao conteúdo do seu código e à forma como este

descreve os processos que pretende simular. Assim sendo, a parametrização pode variar

consideravelmente entre modelos, dependendo dos processos incluídos, do número de

parâmetros considerados e do detalhe da formulação matemática utilizada. Portanto, os

modelos distribuem-se em uma classificação de menos complexos a mais complexos.

A complexidade dos modelos pode ser uma vantagem porque:

– pode significar um maior número de processos que o modelo simula; e,

– torna o modelo menos subordinado a um ou poucos fatores.






25

A maior complexidade também pode representar uma dificuldade acrescida à sua utilização,

nomeadamente numa maior dependência de dados para rodar o modelo e posterior

análise dos resultados.

Nem sempre maior complexidade na parametrização significa que o modelo seja melhor do

que outros menos complexos. Mais relevante que a complexidade é a sua adequação ao

trabalho que se pretende realizar.

De forma objetiva, um modelo é adequado quando é capaz de dar as respostas pretendidas,

simulando os principais processos do sistema em estudo. Alguns modelos são desenvolvidos

para sistemas particulares, como, por exemplo, lagos e estuários, o que significa que a sua

utilização pode ficar comprometida em sistemas com características físicas, químicas e

biológicas diferentes.

Para a avaliação da parametrização dos modelos em análise foram definidos alguns critérios.

Dessa forma, o modelo mais adequado entre os avaliados será, para este critério, aquele que

tiver maior número das características elencadas, não necessariamente a maior complexidade

de parametrização. Estas características são apresentadas a seguir.

– Simular os ciclos do Oxigênio (O), Nitrogênio (N) e Fósforo (P) Estes ciclos

devem incluir o efeito da carga orgânica no consumo de oxigênio assim como devem

considerar as principais formas de N e P orgânicos e inorgânicos.

– Simular o ciclo do Carbono (C) A inclusão explícita do ciclo do carbono confere

maior realismo às simulações da qualidade de água, devido à relação do ciclo do

Carbono com o ciclo do Oxigênio.

– Ter resultados de Clorofila-a para o fitoplâncton e não apenas a concentração em

biomassa Este parâmetro é fundamental para o processo de calibração e validação

do modelo, uma vez que a Clorofila-a é um dos dados de campo mais frequente e

importante nos programas de monitoramento da qualidade da água.

– Incluir cianobactérias como um dos grupos de fitoplâncton simulados Alguns

modelos possuem apenas um grupo geral de fitoplâncton, enquanto outros modelos

têm vários. Independentemente do número de grupos de fitoplâncton, a modelagem

explícita de cianobactérias é uma característica fundamental para avaliação dos

modelos, uma vez que constituem um grupo que está associado a problemas de

eutrofização.

– Ter um algoritmo que inclua o pH e o seu efeito na química da água, dada a sua

importância na concentração de algumas formas tóxicas de compostos de Nitrogênio.






26

– Parametrização detalhada dos processos nos sedimentos e cálculo do fluxo de matéria

(compostos orgânicos, nutrientes e oxigênio) na interface água-sedimento.

4.2.2 Hidrodinâmica

A hidrodinâmica, conjunto de processos físicos que determinam o movimento vertical e

horizontal da água, tem um impacto determinante na qualidade da água, pois controla

processos como a difusão, a diluição, a dispersão de substâncias e o tempo de residência da

água em zonas específicas do reservatório. Por estes motivos, é relevante avaliar a capacidade

dos modelos reproduzirem corretamente os principais padrões de circulação do sistema em

estudo, sendo este um critério importante na sua escolha.

Alguns modelos, desenvolvidos exclusivamente para o estudo da influência de processos

químicos e biológicos na qualidade da água, não possuem a capacidade de simular, de igual

forma, os processos físicos. São exemplos os modelos desenvolvidos para sistemas lagunares.

Estes modelos necessitam, então, ser ligados a um modelo físico de transporte para, assim,

serem capazes de simular também o papel da hidrodinâmica na qualidade da água. Esta é,

aliás, uma característica encontrada em vários modelos atuais de qualidade da água. Por

norma, a ligação de um destes modelos a um modelo hidrodinâmico é uma tarefa que adiciona

alguma dificuldade ao exercício da modelagem.

Há, ainda, outros modelos que consideram os processos físicos, possuindo módulo

hidrodinâmico. Este módulo pode reproduzir a circulação num referencial unidimensional

(1D), bidimensional (2D) ou tridimensional (3D), dependendo do tipo de sistemas a que se

destinam, como, por exemplo, rios, reservatórios ou estuários.

Ainda, existe uma variedade de métodos numéricos para o cálculo do transporte e dispersão

ou integração da malha de computação, como, por exemplo, utilizando elementos finitos

triangulares quadráticos, diferenças finitas e etc. No entanto, os métodos numéricos não são,

necessariamente, comparados entre os modelos, pois a vantagem de um método particular

sobre outro só pode ser feita com base em critérios muito específicos, tais como velocidade de

cálculo e exatidão na solução numérica. Por esse motivo, estes critérios estão fora do âmbito

da presente avaliação.

4.2.3 Interface gráfica

A interface GUI (Graphical User Interface) determina frequentemente a facilidade de

utilização de um modelo, já que permite a interação com o software por meio de elementos






27

gráficos (indicadores visuais, ícones etc.) em lugar da utilização de uma interface em linha de

comando (tipo MS-DOS). É por meio da interface que o usuário prepara as simulações;

escolhe as diferentes opções disponibilizadas pelo modelo; executa os vários comandos de

processamento dos dados e simulação e visualiza os resultados.

A interface GUI é um elemento determinante em um modelo, já que pode simplificar a

implementação e utilização, tarefa frequentemente complexa devido à quantidade de dados de

entrada necessários, número de parâmetros a definir, opções disponíveis para as simulações e

meios de visualização dos resultados.

Em alguns modelos é possível trabalhar os arquivos de entrada e executar as simulações

utilizando unicamente a interface, sem necessidade de pré-processamento adicional com

outro software.

Ainda assim, existem modelos cuja interface tem funcionalidade em parte de seu uso, sendo

necessário software adicional para utilizar o modelo. É também comum os modelos terem

uma GUI mas permitirem, em simultâneo, a sua utilização por meio da interface de

linha de comando.

4.2.4 Materiais de suporte

Os modelos numéricos, como qualquer outro tipo de software, devem ter documentos

descritivos e detalhados da sua arquitetura e parametrização, assim como manuais de apoio ao

usuário. Esta literatura de suporte é fundamental para sua utilização.

O detalhe e a qualidade dos manuais variam significativamente entre modelos.

Frequentemente, os modelos comerciais são os que apresentam literatura de suporte mais

detalhada, visto serem continuamente desenvolvidos e, por questões de qualidade do produto,

são devidamente documentados. Da mesma forma, os modelos desenvolvidos por órgãos

públicos são frequentemente acompanhados de literatura de suporte adequada, principalmente

devido às obrigações legais impostas ao software.

Por outro lado, o software desenvolvido por grupos ligados a atividades de pesquisa e

desenvolvimento são os mais deficitários nesta matéria. Uma das limitações destes modelos

deriva do fato de serem desenvolvidos por comunidade de usuários e de não existir norma

quanto ao método de registro e descrição dos desenvolvimentos do código.

Por norma, poder-se-á dizer que a quantidade e qualidade de material de suporte é um bom

indicador da robustez e coerência do modelo.






28

4.2.5 Suporte técnico

Fornecer suporte técnico aos usuários é uma prática frequente entre os desenvolvedores de

software e produtos computacionais comerciais. Este suporte visa prestar apoio para a

utilização dos produtos. O suporte pode variar em forma e pode incluir a manutenção de

fóruns online. Pode também ser feito via correio eletrônico ou até mesmo por contato

telefônico.

O suporte técnico poderá implicar no pagamento de serviço ou custo permanente. Os modelos

comerciais fornecem, frequentemente, suporte comercial como parte do produto.

4.2.6 Número de usuários e de aplicações

O número de usuários e a variedade de aplicações de um determinado modelo são

indicadores, ainda que indiretos, da sua aceitação, disseminação e do seu valor. Um número

de usuários ou aplicações elevado pode significar que o modelo é robusto, como também pode

indicar que é devidamente disseminado e que possui boa estrutura de divulgação e apoio.

Por norma, são os desenvolvedores do modelo que divulgam as suas aplicações por meio dos

seus sítios na internet, como estratégia de promoção e publicidade do seu produto. Significa

isto que este critério, ainda que útil na avaliação de um modelo, é subjetivo e limitado.

4.2.7 Publicações

O impacto de um modelo é um dos principais critérios em sua avaliação. O meio mais

objetivo para avaliar este impacto consiste na determinação do número de publicações em

revistas científicas onde é feita referência à aplicação desse mesmo modelo.

Um elevado número de artigos que descrevem a aplicação de um modelo é indicador da sua

larga aceitação pela comunidade científica e, ao mesmo tempo, revela sua confiabilidade e

robustez. Esta informação pode ser obtida por meio de portais de ciência que indexam

milhares de artigos publicados em jornais científicos de todas as disciplinas.

O número de publicações em revistas científicas, por si só, não é um valor absoluto, só tendo

expressão quando comparado ao mesmo cálculo feito para outro ou outros modelos. Neste

contexto, é fundamental aferir se a referência ao modelo é feita em campos relevantes das

publicações, tais como título, sumário ou palavras-chave, uma vez que assim se determina se

o artigo diz respeito ao uso de determinado modelo e não que o modelo é apenas

mencionado no texto.






29

4.2.8 Custo

Um modelo numérico ou software de modelagem, sendo um produto sujeito a propriedade

intelectual de um programador, grupo de investigação, empresa ou outra qualquer

organização, pode ter um custo associado. Isto depende do modo como é disponibilizado,

sendo as formas mais habituais listadas a seguir.

Código aberto: o código do modelo é disponibilizado na internet para o usuário baixar

e compilar em seu computador.

Freeware: o usuário baixa o modelo (executável) para instalação e utilização.

Produto comercial: o usuário adquire o software do fabricante que depois o torna

disponível para instalação e utilização.

Licença: o usuário pode baixar e instalar o modelo, mas necessita comprar a licença

para a sua utilização ou para ter acesso a determinadas opções ou funcionalidades.

Com a exceção do código aberto e do freeware, existe um custo para o usuário do modelo.

Em alguns casos, os modelos comerciais podem ser utilizados para investigação e ensino sem

qualquer custo, mas não para utilização num contexto comercial.

Ter um código aberto é uma vantagem para o modelo, uma vez que permite que vários

usuários possam contribuir para o seu desenvolvimento e manutenção. Ao mesmo tempo, esta

oportunidade pode criar dificuldades em manter os mesmos desenvolvimentos registrados em

manuais do usuário. O software comercial, por outro lado, não permite esta evolução

constante do código, podendo implicar, por sua vez, que o modelo é devidamente descrito por

manuais, assim como garantir a robustez de cada nova versão do software que é

disponibilizada pelo desenvolvedor.

4.3 AVALIAÇÃO DOS MODELOS CONSIDERADOS

4.3.1 Parametrização do modelo

Entre todos os modelos selecionados para análise, o CE-QUAL-W2 é o que apresenta

parametrização mais detalhada dos processos, apontando todas as características enumeradas

como relevantes no que diz respeito à parametrização dos modelos. Esta característica do CE-

QUAL-W2 é particularmente importante, uma vez que este modelo foi desenvolvido

especificamente para simular os processos de qualidade de água em reservatórios.






30

Posteriormente, aparecem os modelos QUAL2KW e WASP7, também desenvolvidos para

sistemas aquáticos de água doce, com parametrização mais detalhada dos processos químicos

típicos destes sistemas. Salienta-se, no entanto, que nenhum destes modelos apresenta as

cianobactérias como variável de estado, o que é limitante para a sua aplicação em sistemas

enriquecidos com nutrientes e onde este grupo é frequentemente encontrado.

Finalmente, no que se refere à parametrização, os modelos MOHID e SISBAHIA são os que

menos se adequam a sistemas de água doce, dado terem sido desenvolvidos originalmente

para sistemas costeiros e sistemas de transição, como, por exemplo, estuários.

Embora todos os modelos considerem os processos que ocorrem nos sedimentos e os fluxos

de massa na interface água-sedimento, os modelos CE-QUAL-W2 e WASP7 possuem

parametrização mais detalhada destes processos, sendo, por isso, mais adequados aos casos de

estudo deste trabalho.

4.3.2 Hidrodinâmica

A diversidade de maneiras de resolver o transporte e dispersão entre os modelos apresentados

é significativa, variando desde o mais simples (1-D), no modelo WASP7, até à simulação do

transporte em um referencial 3-D, como no caso dos modelos MOHID e SISBAHIA. Ambos

apresentam, ainda, a vantagem de representar com detalhe a geometria do sistema modelado

ao utilizarem os métodos das diferenças finitas com malha de geometria regular (MOHID) e

elementos finitos triangulares quadráticos (SISBAHIA) na representação da malha

computacional. O modelo CE-QUAL-W2, por sua vez, apenas simula o transporte em 2-D,

não sendo tão versátil quanto os anteriores na representação de processos hidrodinâmicos.

Ainda que seja questionável a necessidade de um modelo 3-D na simulação de processos de

transporte em reservatórios, a capacidade do modelo em simular tais processos é considerada

uma vantagem nesta avaliação. Por esse motivo, os modelos MOHID e SISBAHIA têm

melhores classificações que o modelo CE-QUAL-W2. Convém, no entanto, salientar que esta

vantagem pode apresentar uma limitação na utilização do modelo se as simulações ficarem

limitadas pela necessidade de maior capacidade de processamento ou tempo de cálculo. Este

fator não é avaliado aqui, pois apenas pode ser devidamente realizado aplicando os diferentes

modelos no mesmo cenário e comparando o uso dos mesmos recursos computacionais.

O modelo MOHID apresenta maior versatilidade na modelação hidrodinâmica, quando

comparado aos demais modelos em análise, dado ter sido originalmente desenvolvido para

sistemas estuarinos e costeiros, nos quais os processos hidrodinâmicos tridimensionais são






31

determinantes. No entanto, esta característica só se torna pertinente quando o transporte

advectivo é relevante como, por exemplo, quando a área da superfície tem uma grande

dimensão e o fetch do vento se torna significativo. O WASP é o modelo mais limitado em

relação à hidrodinâmica por não possuir parametrização dos processos físicos de transporte.

Ainda que este modelo possa ser ligado a um modelo hidrodinâmico, esta tarefa representa

um esforço adicional que dificulta a sua eficiente utilização.

4.3.3 Interface gráfica

O SISBAHIA é o modelo que apresenta interface mais intuitiva para utilizar o modelo e

visualizar os resultados. Paralelamente, o CE-QUAL-W2 possui interface nativa que permite

utilizar o modelo com relativa facilidade, sendo possível utilizar este modelo com uma

interface GUI desenvolvida pela comunidade de usuários. Esta interface permite um controle

melhor da preparação e execução das simulações, assim como da visualização e exploração

dos resultados do modelo.

Os demais modelos em análise possuem interface razoável, embora não tão simples e de fácil

de utilização. O modelo MOHID possui solução alternativa para interface nativa do modelo,

na forma de software comercial, desenvolvido e disponibilizado por meio do pagamento de

licença de utilização.

Todos os modelos em análise permitem visualizar os resultados por meio da utilização do seu

software nativo. Tanto o modelo MOHID quanto o modelo CE-QUAL-W2 possuem versões

adicionais de software comercial para exploração dos resultados, como, por exemplo,

visualização melhorada, gerador de gifs animados e georreferenciação, tendo, por isso, um

custo de aquisição.

4.3.4 Materiais de suporte

Todos os modelos possuem manuais de utilização para suporte dos usuários. Estes manuais

estão acessíveis por meio de consultas em páginas da Internet, nos portais das entidades

responsáveis por cada modelo. O modelo CE-QUAL-W2 é o que está melhor documentado e

descrito em manuais, fornecendo melhor apoio ao usuário.

O modelo MOHID é um modelo continuamente desenvolvido por comunidade de usuários em

todo o mundo, sendo, por isso, o modelo que se apresenta mais deficitário no que se refere ao

material de suporte ao usuário. Sendo um modelo altamente complexo em termos de estrutura

e com elevado número de processos, os documentos que descrevem a sua arquitetura e






32

parametrização encontram-se dispersos por várias fontes. Além desta dificuldade, o modelo

não possui manual.

Os modelos CE-QUAL-W2 e WASP7 fornecem, juntamente com a literatura que explica a

sua parametrização e funcionamento, exemplos de simulações preparadas para serem rodadas

pelo usuário inexperiente. Estas simulações contêm todos os arquivos necessários e

devidamente formatados, assim como os valores dos vários parâmetros definidos para que os

modelos possam ser aplicados em caso de exemplo.

Por fim, o SISBAHIA possui também boa descrição da sua estrutura e utilização, embora esta

não seja tão detalhada quanto a dos modelos CE-QUAL-W2 e WASP7.

4.3.5 Suporte técnico

O SISBAHIA é o único modelo que faz referência ao apoio técnico direto no seu sítio da

internet. Este apoio, no entanto, é feito sob a forma de serviço, pelo que as suas condições têm

de ser definidas entre a FUNCEME e os responsáveis pelo modelo.

Tanto o CE-QUAL-W2 como o MOHID têm um fórum online. Nestes casos não há garantia

de resposta direta ou imediata por parte da equipe que desenvolve o modelo. Em especial, a

respeito exclusivamente do modelo CE-QUAL-W2, é ainda possível contatar diretamente o

responsável pela manutenção do código e obter feedback sempre que algum problema é

detectado pelos usuários.

4.3.6 Número de aplicações

O modelo CE-QUAL-W2 é, sem dúvida, aquele que conta com maior número de aplicações

mencionadas em relatórios, artigos e documentos técnicos. Um dos principais motivos da sua

utilização mais intensiva pode estar relacionado a sua origem no United States Army Corps of

Engineers, que nas últimas décadas o tem utilizado no estudo e gestão de inúmeros

reservatórios nos Estados Unidos. Além da sua aplicação nos Estados Unidos, este modelo

possui número considerável de aplicações em todo o mundo, salientando-se países como a

China, onde a proliferação de reservatórios de médias e grandes dimensões tem se

intensificado nas últimas décadas.

Os modelos QUAL2KW e WASP7 contam também com várias aplicações em todo o mundo,

embora neste caso se deva a sua capacidade de simular processos de poluição em lagos e

pequenos corpos d’água.






33

O modelo MOHID tem uma comunidade de usuários por todo o mundo, sobretudo em

sistemas costeiros, o que confere um número significativo de aplicações deste modelo,

algumas delas resumidas por MATEUS & NEVES (2013).

O SISBAHIA, por outro lado, é o modelo com menor número de aplicações registradas, sendo

quase a totalidade de suas aplicações feitas em território brasileiro.

4.3.7 Publicações

Conforme Figura 4.1, a pesquisa realizada no portal ScienceDirect

(http://www.sciencedirect.com/) mostra que o modelo que é referido em maior número de

artigos é o CE-QUAL-W2, seguido do WASP7, MOHID, QUAL2KW e, por fim, o

SISBAHIA. A pesquisa foi realizada considerando os seguintes critérios: publicações do tipo

artigo, comunicação breve e discussões, desde 1990 até à atualidade e presença do nome do

modelo em todo o documento ou apenas no título, resumo e palavras-chave.

Figura 4.1 – Publicações até a data dos modelos em estudo

por pesquisa no portal ScienceDirect.

Devido ao elevado volume de publicações de cada modelo, considera-se desnecessário

apresentar sua lista. No entanto, é útil salientar alguns artigos recentes relacionados com cada






34

um dos modelos para, dessa forma, indicar a natureza da sua utilização. Esta listagem é

apresentada na Tabela 4.2.

Tabela 4.2 – Resumo de referências bibliográficas de cada um dos modelos em análise.

Modelo Referência

CE

-QU

AL

-W2

1. Yongeun Park, Kyung Hwa Cho, Joo-Hyon Kang, Seung Won Lee, Joon Ha Kim,

Developing a flow control strategy to reduce nutrient load in a reclaimed multi-reservoir

system using a 2D hydrodynamic and water quality model, Science of The Total

Environment, Volumes 466-467.

2. Soon Ju Yu, Jae Yil Lee, Sung Ryong Ha, Effect of a seasonal diffuse pollution migration

on natural organic matter behavior in a stratified dam reservoir, Journal of Environmental

Sciences, Volume 22, Issue 6, June 2010, Pages 908-914.

3. Ricardo Deus, David Brito, Marcos Mateus, Isabella Kenov, Adalgiza Fornaro, Ramiro

Neves, C.N. Alves, Impact evaluation of a pisciculture in the Tucuruí reservoir (Pará,

Brazil) using a two-dimensional water quality model, Journal of Hydrology, Volume 487,

22 April 2013, Pages 1-12.

4. Jun Ma, Defu Liu, Scott A. Wells, Hongwu Tang, Daobin Ji, Zhengjian Yang, Modeling

density currents in a typical tributary of the Three Gorges Reservoir, China, Ecological

Modelling, Volume 296, 24 January 2015, Pages 113-125.

5. Zhonglong Zhang, Bowen Sun, Billy E. Johnson, Integration of a benthic sediment

diagenesis module into the two dimensional hydrodynamic and water quality model – CE-

QUAL-W2, Ecological Modelling, Volume 297, 10 February 2015, Pages 213-231.

6. Nancy Martin, Preston McEachern, Tong Yu, David Z. Zhu, Model development for

prediction and mitigation of dissolved oxygen sags in the Athabasca River, Canada,

Science of The Total Environment, Volume 443, 15 January 2013, Pages 403-412.

7. Yongeun Park, Yakov A. Pachepsky, Kyung Hwa Cho, Dong Jin Jeon, Joon Ha Kim,

Stressor–response modeling using the 2D water quality model and regression trees to

predict chlorophyll-a in a reservoir system, Journal of Hydrology, Volume 529, Part 3,

October 2015, Pages 805-815.

8. Roohollah Noori, Hund-Der Yeh, Khosro Ashrafi, Najmeh Rezazadeh, Sayed M. Bateni,

Abdulreza Karbassi, Fatemeh Torabi Kachoosangi, Saber Moazami, A reduced-order

based CE-QUAL-W2 model for simulation of nitrate concentration in dam reservoirs,

Journal of Hydrology, Volume 530, November 2015, Pages 645-656.

9. Amir Sadeghian, Dirk de Boer, Jeff J. Hudson, Howard Wheater, Karl-Erich

Lindenschmidt, Lake Diefenbaker temperature model, Journal of Great Lakes Research,

Volume 41, Supplement 2, 2015, Pages 8-21.

10. Meibing Liu, Xingwei Chen, Huaxia Yao, Ying Chen, A coupled modeling approach to

evaluate nitrogen retention within the Shanmei Reservoir watershed, China, Estuarine,

Coastal and Shelf Science, Volume 166, Part B, 5 December 2015, Pages 189-198.






35

Modelo Referência

MO

HID

Wa

ter

1. Isabella Ascione Kenov, Ana Carla Garcia, Ramiro Neves, Residence time of water in the

Mondego estuary (Portugal), Estuarine, Coastal and Shelf Science, Volume 106, 20 June

2012, Pages 13-22.

2. Ricardo Deus, David Brito, Isabella Ascione Kenov, Marcelo Lima, Vanessa Costa,

Adaelson Medeiros, Ramiro Neves, C.N. Alves, Three-dimensional model for analysis of

spatial and temporal patterns of phytoplankton in Tucuruí reservoir, Pará, Brazil,

Ecological Modelling, Volume 253, 24 March 2013, Pages 28-43.

3. Francisco Javier Campuzano, Jorge O. Pierini, Paulo C. Leitão, Eduardo A. Gómez,

Ramiro J. Neves, Characterisation of the Bahía Blanca estuary by data analysis and

numerical modelling, Journal of Marine Systems, Volume 129, January 2014, Pages 415-

424.

4. M.C. Sousa, N. Vaz, I. Alvarez, M. Gomez-Gesteira, J.M. Dias, Influence of the Minho

River plume on the Rias Baixas (NW of the Iberian Peninsula), Journal of Marine

Systems, Volume 139, November 2014, Pages 248-260.

5. Ricardo Deus, David Brito, Isabella Ascione Kenov, Marcelo Lima, Vanessa Costa,

Adaelson Medeiros, Ramiro Neves, C.N. Alves, Three-dimensional model for analysis of

spatial and temporal patterns of phytoplankton in Tucuruí reservoir, Pará, Brazil,

Ecological Modelling, Volume 253, 24 March 2013, Pages 28-43.






36

Modelo Referência

QU

AL

2K

W

1. Ayman Allam, Amr Fleifle, Ahmed Tawfik, Chihiro Yoshimura, Aiman El-Saadi, A

simulation-based suitability index of the quality and quantity of agricultural drainage water

for reuse in irrigation, Science of The Total Environment, Volume 536, 1 December 2015,

Pages 79-90.

2. Ruibin Zhang, Xin Qian, Huiming Li, Xingcheng Yuan, Rui Ye, Selection of optimal river

water quality improvement programs using QUAL2K: A case study of Taihu Lake Basin,

China, Science of The Total Environment, Volume 431, 1 August 2012, Pages 278-285.

3. Javier E. Holguin-Gonzalez, Pieter Boets, Andres Alvarado, Felipe Cisneros, María C.

Carrasco, Guido Wyseure, Ingmar Nopens, Peter L.M. Goethals, Integrating hydraulic,

physicochemical and ecological models to assess the effectiveness of water quality

management strategies for the River Cuenca in Ecuador, Ecological Modelling, Volume

254, 10 April 2013, Pages 1-14.

4. Jae Heon Cho, Sung Ryong Ha, Parameter optimization of the QUAL2K model for a

multiple-reach river using an influence coefficient algorithm, Science of The Total

Environment, Volume 408, Issue 8, 15 March 2010, Pages 1985-1991,

5. Chihhao Fan, Chun-Han Ko, Wei-Shen Wang, An innovative modeling approach using

Qual2K and HEC-RAS integration to assess the impact of tidal effect on River Water

quality simulation, Journal of Environmental Management, Volume 90, Issue 5, April

2009, Pages 1824-1832,

6. Seok Soon Park, Yong Seok Lee, A water quality modeling study of the Nakdong River,

Korea, Ecological Modelling, Volume 152, Issue 1, 15 June 2002, Pages 65-75,

7. Prakash Raj Kannel, S. Lee, Y.-S. Lee, S.R. Kanel, G.J. Pelletier, Application of

automated QUAL2Kw for water quality modeling and management in the Bagmati River,

Nepal, Ecological Modelling, Volume 202, Issues 3–4, 10 April 2007, Pages 503-517.

8. Seyyed Asghar Mostafavi, Abbas Afshar, Waste load allocation using non-dominated

archiving multi-colony ant algorithm, Procedia Computer Science, Volume 3, 2011, Pages

64-69, ISSN 1877-0509, http://dx.doi.org/10.1016/j.procs.2010.12.012.

9. Miriam Mathew, Yifu Yao, Yixing Cao, Khyati Shodhan, Indrani Ghosh, Vanni Bucci,

Christopher Leitao, Danson Njoka, Irvine Wei, Ferdi L. Hellweger, Anatomy of an urban

waterbody: A case study of Boston’s Muddy River, Environmental Pollution, Volume 159,

Issues 8–9, August–September 2011, Pages 1996-2002.

10. Gregory J. Pelletier, Steven C. Chapra, Hua Tao, QUAL2Kw – A framework for modeling

water quality in streams and rivers using a genetic algorithm for calibration,

Environmental Modelling & Software, Volume 21, Issue 3, March 2006, Pages 419-425.






37

Modelo Referência

SIS

BA

HIA

1. Alfredo TRENTO, Susana VINZÓN, Experimental modelling of flocculation processes-

the case of Paraiba do Sul Estuary, International Journal of Sediment Research, Volume

29, Issue 3, September 2014, Pages 378-390.

2. G.S. David, E.D. Carvalho, D. Lemos, A.N. Silveira, M. Dall'Aglio-Sobrinho, Ecological

carrying capacity for intensive tilapia (Oreochromis niloticus) cage aquaculture in a large

hydroelectrical reservoir in Southeastern Brazil, Aquacultural Engineering, Volume 66,

May 2015, Pages 30-40.

3. Francisco Fernando Lamego Simões Filho, Abner Duarte Soares, André da Silva Aguiar,

Celso Marcelo Franklin Lapa, Antonio Carlos Ferreira Guimarães, Advanced nuclear

reactors and tritium impacts. Modeling the aquatic pathway, Progress in Nuclear Energy,

Volume 69, November 2013, Pages 9-22.

4. S.B. Vinzon, J.C. Winterwerp, R. Nogueira, G.J. de Boer, Mud deposit formation on the

open coast of the larger Patos Lagoon–Cassino Beach system, Continental Shelf Research,

Volume 29, Issue 3, 1 March 2009, Pages 572-588.

5. Franciane de Carvalho Gomes, José Marcus Godoy, Zenildo Lara de Carvalho, Elder

Magalhães de Souza, José Ivan Rodrigues Silva, Ricardo Tadeu Lopes, Tritium (3H) as a

tracer for monitoring the dispersion of conservative radionuclides discharged by the Angra

dos Reis nuclear power plants in the Piraquara de Fora Bay, Brazil, Journal of

Environmental Radioactivity, Volume 136, October 2014, Pages 169-173.

6. Mariela Gabioux, Susana B. Vinzon, Afonso M. Paiva, Tidal propagation over fluid mud

layers on the Amazon shelf, Continental Shelf Research, Volume 25, Issue 1, January

2005, Pages 113-125.






38

Modelo Referência

WA

SP

7

1. Y.C. Lai, C.P. Yang, C.Y. Hsieh, C.Y. Wu, C.M. Kao, Evaluation of non-point source

pollution and river water quality using a multimedia two-model system, Journal of

Hydrology, Volume 409, Issues 3–4, 9 November 2011, Pages 583-595.

2. Y.C. Lai, Y.T. Tu, C.P. Yang, R.Y. Surampalli, C.M. Kao, Development of a water quality

modeling system for river pollution index and suspended solid loading evaluation, Journal

of Hydrology, Volume 478, 25 January 2013, Pages 89-101.

3. Firdes Yenilmez, Aysegul Aksoy, Comparison of phosphorus reduction alternatives in

control of nutrient concentrations in Lake Uluabat (Bursa, Turkey): Partial versus full

sediment dredging, Limnologica - Ecology and Management of Inland Waters, Volume

43, Issue 1, January 2013, Pages 1-9.

4. C.E. Lin, C.T. Chen, C.M. Kao, A. Hong, C.Y. Wu, Development of the sediment and

water quality management strategies for the Salt-water River, Taiwan, Marine Pollution

Bulletin, Volume 63, Issues 5–12, 2011, Pages 528-534.

5. Ce Wang, Jun Bi, Robert B. Ambrose Jr, Development and application of mathematical

models to support total maximum daily load for the Taihu Lake’s influent rivers, China,

Ecological Engineering, Volume 83, October 2015, Pages 258-267.

6. Chien-Hung Chen, Wu-Seng Lung, Shih-Wei Li, Cheng-Fang Lin, Technical challenges

with BOD/DO modeling of rivers in Taiwan, Journal of Hydro-environment Research,

Volume 6, Issue 1, March 2012, Pages 3-8.

7. Samuela Franceschini, Christina W. Tsai, Assessment of uncertainty sources in water

quality modeling in the Niagara River, Advances in Water Resources, Volume 33, Issue 4,

April 2010, Pages 493-503.

8. Shidong Liang, Haifeng Jia, Cong Yang, Charles Melching, Yongping Yuan, A pollutant

load hierarchical allocation method integrated in an environmental capacity management

system for Zhushan Bay, Taihu Lake, Science of The Total Environment, Volume 533, 15

November 2015, Pages 223-237.

9. Hanadi S. Rifai, Divagar Lakshmanan, Monica P. Suarez, Mass balance modeling to

elucidate historical and continuing sources of dioxin into an urban estuary, Chemosphere,

Volume 93, Issue 3, September 2013, Pages 480-486.

10. W. Yang, Z.F. Yang, C. Zheng, Sustainable environmental flow management based on

lake quality protection: The case of Baiyangdian Lake, China, Procedia Environmental

Sciences, Volume 13, 2012, Pages 730-741.

4.3.8 Custo

Todos os modelos, com exceção do SISBAHIA, são de domínio público e podem ser

instalados e utilizados para qualquer tipo de uso, incluindo a utilização para fins comerciais.

A sua utilização não requer qualquer tipo de acordo entre os usuários e os responsáveis pelo

seu desenvolvimento.

A política do modelo SISBAHIA, por outro lado, implica na participação prévia dos

responsáveis pelo desenvolvimento do modelo sempre que este for utilizado para fins

comerciais, de modo a estabelecer um acordo entre as partes envolvidas.






39

O modelo MOHID é de código aberto, o que significa que o seu código pode ser desenvolvido

ou modificado pelo usuário. Os demais modelos, especificamente o CE-QUAL-W2,

QUAL2Kw e o WASP7 são gratuitos, não tendo seus códigos disponibilizados por meio do

portal das entidades que os desenvolvem.

De forma geral, não existem diferenças significativas entre os modelos quanto à viabilidade

econômica da sua utilização. Três (3) dos modelos não implicam qualquer custo de aquisição

do software. Além disso, a documentação fornecida pelos autores e disponibilizadas na

internet permite que o usuário consiga usar as potencialidades de cada modelo sem

necessidade de apoio técnico da equipe que o desenvolveu.

Com relação aos dados necessários para a utilização dos modelos, devidamente elencados no

Relatório 1 – “Proposição de um Sistema de Monitoramento da Qualidade da Água Visando

à Modelagem”, os custos associados à aquisição de dados coletados em programas ou redes

de monitoramento, ou obtenção de novos dados por meio do uso de novos programas ou

redes, é equivalente para todos os modelos considerados. Apesar de variarem em número de

parâmetros simulados, todos os modelos possuem conjunto semelhante de variáveis

fundamentais para o seu funcionamento e que correspondem, por norma, aos parâmetros

visados nos programas de monitoramento.

Modelos como o CE-QUAL-W2 e o WASP7 podem se beneficiar da existência de mais

parâmetros nos programas de monitoramento. Ainda assim, é possível utilizar estes modelos

de forma robusta, com os dados habituais de programas de monitoramento (por exemplo:

Clorofila-a, Fósforo Total, Nitrogênio Total, Oxigênio Dissolvido). Os valores para os

restantes parâmetros podem ser estimados ou aferidos por meios indiretos, como, por

exemplo, por meio de outros estudos ou relações estequiométricas.






40

5 HIERARQUIZAÇÃO DOS MODELOS PRÉ-SELECIONADOS

5.1 SISTEMA DE HIERARQUIZAÇÃO

Os modelos propostos são comparados entre si, obtendo-se, assim, uma avaliação relativa que

pontua cada um dos critérios de avaliação. A pontuação é relativa, variando entre um (1) e

quatro (4) para cada critério, sendo este último número aquele referente ao número de

modelos considerados. Isto significa que os modelos são ordenados do pior (1) ao melhor (4)

em cada critério. Uma pontuação semelhante significa que os modelos são iguais em um

determinado critério.

Considerando que os critérios não apresentam a mesma preponderância e de modo a

considerar adequadamente a importância de determinados critérios, como, por exemplo, a

adequação do modelo, foi estabelecida a seguinte ponderação no cálculo da pontuação final:

Avaliação = (0.5 x A) + (0.2 x B) + (0.2 x C) + (0.1 x D)

Em que:

A = adequação do modelo, corresponde à soma das avaliações da parametrização do

modelo e da hidrodinâmica;

B = facilidade de utilização, corresponde à soma das avaliações da interface,

visualização dos resultados, materiais de suporte e suporte técnico;

C = notoriedade, corresponde à soma das avaliações do número de aplicações e

publicações; e,

D = custo, corresponde à avaliação do preço do modelo.

Desta forma, no cálculo final, a adequação do modelo tem um peso de 50%; a facilidade de

utilização 20%, a notoriedade 20% e o preço 10%. Juntamente com o texto descrito na seção

anterior, os detalhes de cada critério avaliado podem ser observados na Tabela 4.1, para uma

melhor compreensão do valor atribuído a cada modelo em cada critério ponderado na

hierarquização.

O resultado desta avaliação é uma hierarquização dos modelos, desde o mais adequado

(pontuação mais elevada) até ao que menos se adequa ao programa de trabalhos (menor

pontuação).






41

5.2 RESULTADOS DA AVALIAÇÃO

A avaliação dos modelos de acordo com os critérios apresentados anteriormente é apresentada

na Tabela 5.1.

A soma dos valores obtidos para cada critério indica que o modelo CE-QUAL-W2 possui

perfil que melhor se adequa ao trabalho proposto.

Com base nesta avaliação, a hierarquização dos modelos, por ordem de relevância, é: CE-

QUAL-W2 (9,1 pontos), QUAL2Kw e WASP7 (ambos com 6,1 pontos), SISBAHIA (5,9

pontos) e MOHID (5,5 pontos). Os resultados da hierarquização são, ainda, ilustrados na

Figura 5.1 e Figura 5.2.

Tabela 5.1 – Matriz de resultados da hierarquização dos modelos.

Critério CE-QUAL-W2 MOHID QUAL2Kw SISBAHIA WASP7

Parametrização do Modelo 5 1 4 2 3

Hidrodinâmica 3 5 2 4 1

0.5 x A 4.0 3.0 3.0 3.0 2.0

Interface 4 1 2 5 3

Materiais de Suporte 5 1 3 2 4

Suporte Técnico 4 3 3 5 3

0.2 x B 2.6 1.0 1.6 2.4 2.0

Número de Aplicações 5 2 3 1 4

Publicações 5 3 2 1 4

0.2 x C 2.0 1.0 1.0 0.4 1.6

Custo 0.5 0.5 0.5 0.1 0.5

0.1 x D

Total 9.1 5.5 6.1 5.9 6.1






42

Figura 5.1 – Classificação dos modelos para cada critério de avaliação.






43

Figura 5.2 – Resultado da avaliação no sistema de hierarquização

dos modelos em análise.

A análise dos fatores de avaliação indica que, apesar de o modelo CE-QUAL-W2 se destacar

em vários critérios, é na sua adequação à natureza do trabalho de modelagem que este mais se

evidencia.

Outros modelos, como o QUAL2KW e o WASP7, também apresentam características que

lhes permitem modelar muitos dos processos químicos e biológicos em reservatórios, embora

não sejam tão versáteis quanto o CE-QUAL-W2. Acima de tudo, são limitados pela sua

aproximação 1-D à modelagem dos processos físicos de transporte. Finalmente, o MOHID e o

SISBAHIA, embora apresentem grande versatilidade na modelagem dos mesmos processos

físicos de transporte (ambos com referências 3-D), apresentam insuficiências na sua

parametrização dos processos que afetam a qualidade da água em reservatórios, o que torna a

sua utilização limitada.






44

6 MODELOS DE BACIA

6.1 CONSIDERAÇÕES

As decisões de gestão relacionadas à qualidade de água em lagos e reservatórios requerem,

frequentemente, estudo que combine os processos que ocorrem na massa d’água e na bacia de

drenagem.

Os processos mais relevantes nas bacias hidrográficas são os hidrológicos (infiltração;

evapotranspiração; escoamento superficial e sub-superficial) ou hidromorfológicos (erosão e

sedimentação; descargas difusas e pontuais e carreamento de matéria dissolvida

e particulada).

Considerando que o estado da água de um reservatório é diretamente condicionado pela

ocupação e utilização de sua bacia de drenagem, seja por meio de fontes de poluição pontuais

ou difusas, é imprescindível a adequada descrição das cargas que afluem ao reservatório.

Quando existem dados de campo disponíveis de estações hidrológicas e de qualidade da água

automáticas, localizadas nos cursos de água que afluem ao reservatório ou em zonas

localizadas a montante, a caracterização destes efluentes é feita com base nessa informação.

No entanto, as limitações associadas aos programas de monitoramento normalmente impedem

que se consigam obter os registros contínuos por longos períodos, registros estes necessários à

adequada descrição dos efluentes. Assim sendo, diversos estudos têm revelado que o método

mais eficiente para alcançar esta descrição consiste na utilização combinada de modelos de

bacia e reservatório.

Neste contexto, são apresentados a seguir treze (13) modelos de bacia de drenagem que

poderão ser utilizados em caso de os dados existentes não serem suficientes para caracterizar

os corpos d’água que afluem aos reservatórios.

6.2 MODELOS CONSIDERADOS

Na Tabela 6.1 apresentam-se as principais características dos modelos hidrológicos

analisados.






45

Tabela 6.1 – Características dos modelos hidrológicos analisados.

Modelos Origem Frequência de cálculo Águas

subterrâneas Módulo

GIS Software

Livre

SWAT

Grassland, Soil &

Water Research

Laboratory,

EUA

Definida pelo usuário S S S

Bilan

European Drough

Center,

Europa

Diária ou mensal N N -

DR3M USGS,

EUA Diária N N S

GSFlow USGS,

EUA Diária S S S

IHACRES

Center for Ecology

& Hydrology,

Inglaterra

Definida pelo usuário N N N

MODBRNCH USGS,

EUA Diária S N S

PRMS USGS,

EUA Diária N S S

RRL CRC Program,

Austrália Diária N N N

SIMGRO Alterra,

Holanda Diária S S N

SOBEK Deltares,

Holanda Tempo real S S N (trial v.)

TEMEZ ASINGL, Espanha Mensal N N -

GIS-BALAN

Universidade da

Corunha,

Espanha

Diária S S -

MOHID Land Instituto Superior

Técnico, Portugal Definida pelo usuário S S S

6.2.1 SWAT

O Soil and Water Assessment Tool (SWAT) é um modelo à escala de bacia hidrográfica

desenvolvido pelo Grassland, Soil and Water Research Service do Departamento de

Agricultura dos EUA. É baseado em elementos físicos, realizando simulações hidrológicas, de

ciclos de nutrientes e pesticidas, de transporte de bactérias e de erosão e transporte de

sedimentos, com frequência de cálculo diário.






46

A esquematização do sistema é realizada por meio da definição de sub-bacias. Cada sub-bacia

possui pelo menos uma unidade de resposta hidrológica (HRU); um (1) canal tributário e um

(1) canal principal ou curso d’ água. Podem ser ainda definidos dois (2) tipos de

armazenamento superficial na sub-bacia, quais sejam: lagos e pântanos.

As HRU são porções de terreno da sub-bacia que possuem atributos de uso do solo, da gestão

e do tipo de solo idênticos. Implícito a este conceito está o pressuposto de que não existe

interação entre diferentes HRU da mesma sub-bacia.

As cargas transportadas no escoamento são calculadas separadamente para cada HRU e

posteriormente somadas para se determinar a carga total da sub-bacia. No caso de existir

interação entre dois (2) tipos de usos do solo, devem ser definidas duas sub-bacias. A cada

sub-bacia está associado um (1) curso d’ água principal. Os canais tributários são utilizados

para calcular o tempo de concentração da sub-bacia e as perdas por

transmissão do escoamento.

As zonas com capacidade de armazenamento localizadas na rede de cursos d’água são

modeladas como reservatórios, sejam eles naturais ou artificiais.

O SWAT é particularmente indicado para prever os efeitos na água, nos sedimentos e nos

rendimentos dos agroquímicos provocados pela gestão do uso do solo e pelas mudanças

climáticas e de vegetação em bacias hidrográficas grandes e complexas. Considerando que se

descrevem processos físicos associados à água, o programa necessita de informações

específicas relativas às condições climáticas, às propriedades do solo, à topografia, à

vegetação e às práticas de gestão do uso do solo na bacia hidrográfica em questão.

6.2.2 Bilan

O modelo Bilan foi desenvolvido pelo T.G.Masaryk Water Research Institute, em Praga, para

os estudos das bacias hidrográficas da República Checa. Nesses estudos, são utilizados

cenários de alterações climáticas derivados de modelos climáticos regionais, que se refletem

em séries temporais meteorológicas, utilizadas na simulação do ciclo hidrológico realizado no

modelo de balanço hidrológico Bilan.

O modelo Bilan é utilizado para determinar os componentes do balanço hidrológico em uma

dada bacia para uma frequência de cálculo que pode ser diária ou mensal. O modelo simula o

balanço por meio de três (3) algoritmos desenvolvidos para situações diferentes, sendo as

condições de inverno, fusão de neve e condições de estiagem. O excesso de volume de água






47

dá origem ao escoamento direto ou infiltra-se, dividindo-se em escoamento intersticial e

recarga de aquíferos.

A aplicação típica do Bilan é a determinação dos impactos das alterações climáticas nos

recursos hídricos superficiais, cuja disponibilidade pode ser posteriormente analisada em

estudos de gestão da água nas bacias. Em combinação com o modelo Modular Groundwater

Flow Model do U.S. Geological Survey (MODFLOW), pode ser também indicado para a

simulação e determinação dos recursos hídricos subterrâneos. O MODFLOW é um modelo de

escoamento subterrâneo em que os aquíferos são simulados utilizando o método de

diferenças finitas.

6.2.3 DR3M

O Distributed Routing Rainfall-Runoff Model (DR3M) é um modelo de simulação da

propagação do escoamento por meio de sistema ramificado de canais e/ou cursos d’água

naturais, à escala da bacia hidrográfica, a partir dos dados de precipitação. Fornece dados

detalhados do escoamento e calcula a umidade diária entre precipitações. Este modelo é

geralmente utilizado para simular pequenas bacias urbanas.

A drenagem na bacia é realizada por meio da consideração de escoamento superficial,

escoamento nos canais e cursos d’água e de reservatórios. Não considera escoamentos

subterrâneos, escoamento de base, acumulação de neve nem fusão de neve.

Para determinar a precipitação efetiva são considerados parâmetros como a umidade do solo,

o excesso de precipitação de chuvas anteriores e a porcentagem de áreas impermeáveis. É

utilizada a fórmula de Green-Ampt para o cálculo da infiltração e do excesso de precipitação.

O processo de otimização de Rosenbrock é utilizado para ajudar na calibração de parâmetros

de infiltração e umidade no solo.

6.2.4 GSFLOW

O Ground Water and Surface-Water Flow Model (GSFlow) é um modelo que junta modelos

de escoamento subterrâneo e de escoamento superficial: U.S. Geological Survey

Precipitation-Runoff Modeling System (PRMS) e U.S. Geological Survey Modular

Groundwater Flow Model (MODFLOW).

Para tal, foram desenvolvidos métodos para simular o escoamento entre as Unidades de

Resposta Hidrológica (HRU) do PRMS, entre as HRU e as células de diferenças finitas do

MODFLOW e entre as HRU e os cursos d’água e lagos. Os modelos PRMS e MODFLOW






48

possuem métodos de programação semelhantes, o que permite funcionamento conjunto, mas,

também, que seja mantida a sua independência, possibilitando a junção de módulos extra

de cada um.

O GSFlow foi desenvolvido para simular simultaneamente o escoamento subterrâneo e o

superficial em uma ou mais bacias hidrográficas por meio do cálculo simultâneo do

escoamento à superfície, nas camadas saturadas e não saturadas do solo e nos cursos d’água e

lagos. O cálculo necessita, como dados iniciais, dos climatológicos, como séries observadas

ou estimadas de precipitação, de temperatura do ar e de radiação solar, e de dados de extração

da água subterrânea.

O modelo pode ser utilizado para avaliar o efeito de fatores como a mudança do tipo de uso

do solo, variabilidade do clima e bombeamento de água subterrânea no escoamento

superficial e subsuperficial, dispondo de métodos bem documentados para:

– simulação do escoamento e infiltração, a partir da precipitação;

– realização do balanço energético e de massa das zonas de copas das árvores, da

camada de neve e do solo;

– simulação da interação do escoamento superficial com o escoamento subterrâneo.

Um aspecto relevante do GSFlow é a sua capacidade de conservação da massa de água e de

fornecer balanços hídricos abrangentes. O GSFlow funciona com frequência de cálculo diário.

6.2.5 IHACRES

O Identification of Unit Hydrographs and Component Flows from Rainfall, Evaporation and

Streamflow Data (IHACRES) é um modelo de transformação precipitação-escoamento à

escala da bacia hidrográfica, cujos objetivos são caracterizar a relação dinâmica entre a

precipitação e o escoamento utilizando séries de precipitação e temperatura (ou evaporação

potencial) e prever o escoamento.

O modelo pode ser aplicado a diferentes escalas espaciais e escalas temporais. Pode ser

utilizado para preencher falhas nas séries temporais e extrapolar séries de escoamento. Este

modelo tem sido aplicado com sucesso no mundo, em bacias com áreas diferentes e sob

condições climáticas.

Os dados de entrada do modelo são séries temporais de precipitação, temperatura (máxima, de

preferência) ou evapotranspiração potencial e de vazões.






49

6.2.6 MODBRNCH

O MODBRNCH é um modelo desenvolvido pelo U.S Geological Survey (USGS) que junta os

modelos BRANCH e MODFLOW-96. O modelo MODFLOW-96 simula o escoamento em

regime permanente e em regime variado em um sistema de aquíferos confinados ou não. O

modelo BRANCH simula em regime permanente e em regime variado o escoamento em um

canal em superfície livre ou em um sistema de canais ligados de forma dendrítica ou fechada,

por meio da resolução das equações unidimensionais da continuidade e da conservação do

momento em ordem à vazão. O escoamento entre a superfície e os aquíferos é calculado por

meio da infiltração.

O modelo BRANCH utiliza um esquema implícito de diferenças finitas de quatro (4) pontos

para resolver as equações de regime variado no escoamento superficial. Um termo de

infiltração foi acrescentado às equações do modelo BRANCH como ponte de ligação entre os

dois (2) modelos.

Para cada célula da grelha de diferenças finitas é necessário que sejam fornecidas as

condições iniciais e propriedades hidráulicas. Os dados de entrada do modelo BRANCH

consistem na geometria dos canais, condições iniciais do escoamento em todas as seções

transversais e condições de fronteira definidas nas extremidades.

O principal resultado do programa é a carga hidráulica, sendo também apresentados o

escoamento e respectivas estatísticas e o balanço.

6.2.7 PRMS

O Precipitation-Runoff Modeling System (PRMS) é um sistema de modelagem determinística

com parâmetros distribuídos, desenvolvido para avaliar o impacto de várias combinações de

precipitação, clima e uso do solo no escoamento, na vazão dos cursos d’água, no transporte de

sedimentos e na hidrologia geral de uma bacia hidrográfica. Pode ser simulada a resposta da

bacia a condições de precipitações normais ou excepcionais, o que permite avaliar as

alterações no balanço hídrico, no regime de escoamentos e na recarga de aquíferos.

A bacia hidrográfica é dividida em sub-bacias com base em características como: declive;

forma; cota; tipo de vegetação; tipo de solo; uso do solo e distribuição da precipitação.

Para essa divisão, existem dois níveis de partição. O primeiro divide a bacia em unidades de

resposta homogêneas (HRU), baseando-se nas características da bacia, para as quais são






50

calculados os balanços de água e de energia. A soma das respostas de cada HRU, ponderada

com base nas áreas, resulta na resposta da bacia.

O segundo nível de divisão é aplicável para a simulação de hidrogramas de cheia. A bacia é

representada como uma série de planos de escoamento e canais ligados entre si. O escoamento

superficial é propagado pelos planos de escoamento até atingir os canais, onde é propagada a

vazão nos cursos d’água.

Para determinar o escoamento são necessárias, pelo menos, séries de precipitação diária e

séries de temperatura do ar (máxima e mínima). Para o cálculo de hidrogramas de cheia e de

transporte de sedimentos, são necessárias séries diárias de precipitação, escoamento e

sedimentos. A variação espacial e temporal da precipitação, da temperatura e da radiação

solar deve ser representada.

Entre os resultados produzidos pelo programa estão as vazões diárias, os dados estatísticos da

precipitação, interseção, evapotranspiração potencial e efetiva e as vazões afluentes e

efluentes. As séries mensais disponíveis podem ser apresentadas como séries diárias,

juntamente com informação da umidade no solo.

6.2.8 RRL

O modelo Rainfall Runoff Library (RRL) foi desenvolvido na Universidade de Camberra

(Austrália) com o objetivo de simular o escoamento em uma bacia a partir das séries diárias

de precipitação e evapotranspiração. Pode ser aplicado a bacias desde 10 km2 a 10.000 km

2

com frequência de cálculo diário. Este modelo é geralmente utilizado para preencher falhas e

prolongar séries de vazões em estações hidrométricas.

Como dados de entrada são necessárias séries contínuas de precipitação e de

evapotranspiração potencial; série de vazões da estação hidrométrica objeto do modelo (estes

dados são utilizados para calibração e verificação dos resultados) e características

físicas da bacia.

O RRL inclui cinco (5) modelos distintos de transformação precipitação-escoamento, quais

sejam: AWBM, Sacramento, Simhyd, SMAR e Tank.

6.2.9 SIMGRO

Atendendo a que a maioria dos modelos considera apenas parte dos processos que ocorrem

em uma região, o Simulation of Groundwater and Surface Water Levels (SIMGRO) foi






51

desenvolvido na Universidade de Wageningen (Nova Zelândia) como um modelo que liga

todos os processos, incluindo a interação plantas-atmosfera, a água no solo, o escoamento

subterrâneo e o escoamento superficial.

Para tal, utiliza o modelo metaSWAP para zona insaturada, o modelo MODFLOW para o

escoamento subterrâneo e o seu módulo SWQN para o escoamento superficial.

O modelo Surface Water Quantity Model (SWQN) simula o escoamento superficial por meio

de uma esquematização de nós e seções. Esta esquematização pode ser digitada sobre uma

base topográfica. A altura da água é simulada nos nós de extremidade de cada seção e os

principais dados de entrada são as propriedades dos nós, secões e estruturas hidráulicas, as

condições de fronteira nos nós e nas estruturas hidráulicas e as condições iniciais. Os

resultados deste modelo têm frequência de cálculo diário.

O programa liga estes três (3) modelos por meio das trocas da vazão e do armazenamento.

A esquematização é feita por sub-compartimentos. Na camada inferior são combinados os

usos de solo e os tipos de solo. Na camada seguinte são definidas as células do modelo de

escoamento subterrâneo. A terceira camada é constituída pelas sub-bacias do modelo de

escoamento superficial, modeladas como uma rede de trajetórias interligadas. Na camada

superior são sobrepostas todas as camadas.

As interações com a atmosfera consistem em precipitação, evapotranspiração, interseção pelas

copas das árvores e evaporação. A evapotranspiração é modelada por um método de Makkink

modificado. A precipitação natural pode ser aumentada pelo efeito dos escoamentos

superficial e subterrâneo.

O escoamento na zona não saturada do solo é modelado com metaSWAP, uma ferramenta

dinâmica baseada nas simulações em regime permanente do modelo SWAP. O fluxo no solo é

assumido como apenas vertical e são utilizadas três (3) caixas de controle: uma para a zona

vegetal, outra para o sub-solo pouco profundo e outra para o sub-solo profundo. A descrição

da água no solo termina no nível freático, o que significa que a fronteira que divide os

modelos de água no solo e água subterrânea se move para cima e para baixo com os

movimentos do nível freático.

O escoamento superficial é modelado como uma rede de trajetórias, cada uma representada

como sendo um reservatório que interage com as outras trajetórias a ele ligadas.

Descarregadores e bombeamentos podem ser também simulados como parte do sistema.






52

O modelo permite ainda a integração de estações de tratamento de esgoto, de soleiras para

controle de nível e de bombeamentos e possui algumas opções de modelagem da gestão da

água em zonas urbanas. Nos períodos secos, a irrigação das culturas é opcional e depende da

umidade no solo e da disponibilidade de recursos. Os níveis de inverno e de verão podem ser

definidos ou ajustados de acordo com os níveis desejados de escoamento

superficial ou subterrâneo.

A drenagem pode ser simulada utilizando o MODFLOW ou as funcionalidades do SIMGRO.

O último implica a definição de características para quatro (4) tipos de cursos d’água: cursos

de água convencionais, campos drenantes, valas e drenagem superficial.

O SIMGRO é atualmente utilizado por diversas agências e aplicado em vários projetos da

Holanda e de outros países.

6.2.10 SOBEK

SOBEK é um modelo 1D-2D da Universidade de Delft (Holanda) para a simulação integral

de processos unidimensionais que ocorrem em rios, estuários, canais ou sistemas de esgotos.

Permite prever o efeito de cheias, otimizar os sistemas de drenagem, controlar os sistemas de

irrigação, apoiar o dimensionamento de condutas, controlar os níveis de água subterrânea, a

morfologia dos rios, a intrusão salina e a qualidade da água superficial.

Os cursos d’água são modelados como componentes 1D ligados a componentes 2D que

representam o escoamento nas margens. O modelo inclui, também, passagens hidráulicas e

condutos com diâmetro superior ou igual a 600 mm. Os diâmetros inferiores foram excluídos

por se considerar que a vazão nessas condições é significativamente reduzida devido às

colmatações e restrições.

6.2.11 TEMEZ

O modelo de Temez, originalmente desenvolvido por Temez em 1977 como uma

simplificação do clássico Método de Stanford – Stanford Watershed Model (SWM), foi

posteriormente adaptado pelo Centro de Estudios y Experimentación de Obras Públicas

(CEDEX, Espanha) em 1993 e aplicado para o caso português por meio do módulo XLWAT,

desenvolvido pela empresa CHIRON em 1998.

Este modelo é um modelo hidrológico conceitual que simula os escoamentos mensais em

regime natural de uma bacia hidrográfica. Para tal, utiliza os dados registrados nas estações

meteorológicas e climáticas e as características de bacias e aquíferos, reproduzindo os






53

processos essenciais de transporte de água que ocorrem nas diferentes fases do ciclo

hidrológico. Partindo do princípio da continuidade, o modelo estabelece, em uma escala

mensal, leis de repartição e transferência de água entre os diferentes tipos de armazenamentos

disponíveis na bacia.

Os dados de entrada necessários para rodar o programa são os dados de precipitação e

evapotranspiração potencial obtidos por meio dos registros mensais de estações

meteorológicas e climatológicas. Para calibração e comparação de resultados utilizam-se,

também, registros de vazões observadas em pontos da simulação. O modelo necessita de

informação relativa à topologia da bacia e classificação dos solos. É necessário fornecer a

capacidade máxima de armazenamento do solo; o coeficiente de excedente; a capacidade

máxima de infiltração e o coeficiente de retenção dos aquíferos.

6.2.12 GIS-BALAN

O modelo GIS-BALAN resultou da agregação do modelo VISUAL BALAN, desenvolvido

pela Universidade da Corunha, a um Sistema de Informação Geográfica (SIG).

O VISUAL BALAN é um modelo hidrológico que resolve a equação do balanço hidrológico

de forma sequencial para o escoamento superficial, na zona não saturada do solo e nos

aquíferos. Tal modelo permite a determinação dos níveis diários nos armazenamentos

subterrâneos e as taxas de descarga das bacias.

Uma vez que se trata de um modelo agregado, é mais adequado a bacias hidrográficas

pequenas e homogêneas. Quando a bacia é complexa e exibe uma grande variabilidade

espacial, deve ser dividida em sub-bacias hidrologicamente homogêneas onde possam ser

calculados os balanços hidrológicos. Os resultados obtidos para cada sub-bacia são

posteriormente somados para se obter os resultados para a bacia total.

Os principais dados para o cálculo do escoamento superficial são a precipitação, os dados de

irrigação e a fusão da neve. A infiltração pode ser determinada com a aplicação da equação de

Horton ou com o Método do SCS, que utiliza o número de escoamento.

O escoamento superficial é dado pela diferença entre o volume de água afluente e o volume

infiltrado. Aquele que é resultante da infiltração fica disponível para as necessidades de

evapotranspiração, para aumentar a quantidade de água na zona não saturada e para a recarga

potencial dos aquíferos.






54

A evapotranspiração efetiva é calculada a partir da potencial utilizando o método original de

Penman-Grindley ou métodos dele derivados. O método original de Penman-Grindley foi

desenvolvido por Grindley em 1967.

A drenagem pelo solo (ou a recarga potencial) pode ter duas componentes: 1) caminhos

preferenciais ou recarga direta, que podem ocorrer por meio de fissuras, falhas e poros e

corresponde a uma fração do total da água infiltrada; e 2) infiltração pelo solo, seguindo a lei

de Darcy, que corresponde a um processo mais lento e que depende da capacidade do solo e

da sua condutividade hidráulica.

O GIS-BALAN assume que na zona não saturada a água pode fluir horizontalmente,

encontrando novamente a atmosfera, ou percolar verticalmente em direção aos aquíferos. A

percolação é, portanto, equivalente à recarga de aquíferos.

Recentemente foi desenvolvido um pré-processador para o GIS-BALAN que, a partir de um

modelo digital de elevação do terreno e utilizando a informação georreferenciada, define

informações como a delimitação de sub-bacias e a determinação de parâmetros morfológicos

e da rede de drenagem (declive médio, tipo de solo e uso do solo).

As informações meteorológicas de diferentes estações podem ser processadas no GIS,

criando-se mapas que descrevem a sua variabilidade espacial.

O GIS-BALAN tem sido aplicado a bacias hidrográficas da Espanha e Portugal, como, por

exemplo, na bacia do rio Valiñas.

6.2.13 MOHID Land

O MOHID Land é parte integrante do MOHID Water Modelling System, já mencionado

anteriormente.

O MOHID Land possui algoritmos para cálculo de balanço hídrico em bacias hidrográficas,

rios e zonas urbanas. O MOHID Land pode ser utilizado para simular redes hidrográficas

(1D), escoamento superficial (2D) e processos que ocorrem na zona saturada e não saturada

do solo (3D).

Este modelo permite, ainda, associar processos de transporte de propriedades aos processos

hidrológicos e, em último caso, processos de transformação biogeoquímicos (ciclos do

carbono, do azoto, do fósforo e do oxigênio).






55

Os escoamentos em canais, na zona não saturada do solo e na zona saturada do solo são

interdependentes e a sua simulação integrada elimina a necessidade de hipóteses sobre as

transferências entre os diferentes domínios. A interação entre os processos é calculada

dinamicamente pelo modelo, tendo por base gradientes hidráulicos.

Após calibração e validação, o modelo pode ser usado para estudar problemas como:

– importância relativa de fontes pontuais e difusas de poluição para a qualidade da

água nos rios e reservatórios em função da pluviosidade;

– impacto das práticas agrícolas sobre a qualidade das águas superficiais; e,

– impacto da descarga de uma bacia sobre o meio receptor.

Em especial, o MOHID River Network (MRN) é um dos módulos do MOHID Land, sendo um

modelo hidrodinâmico que considera uma rede de tributários e permite frequências de

cálculos dinâmicos. A sua estrutura é uma rede em árvore de nós ligados. Cada nó pode ter

várias ligações para montante e apenas uma para jusante. Assim sendo, o MRN permite o

cálculo da propagação de nutrientes e sedimentos; do armazenamento em reservatórios e

charcos; das perdas por transporte e dos fluxos de evapotranspiração para a fina resolução

espacial e temporal requerida pelos cursos d’ água temporários. Pode ser utilizado

isoladamente, importando os dados do material transportado na fase terrestre como séries

temporais em uma fonte pontual ou integrado aos cálculos dinâmicos do MOHID Land.

As perdas por transmissão no transporte são devidas à infiltração por meio dos leitos

permeáveis dos rios e à evaporação. Este é um aspecto importante que deve ser levado em

consideração na simulação em áreas semiáridas.

6.3 VIABILIDADE TÉCNICA E ECONÔMICA

Apesar da grande diversidade de modelos capazes de determinar o regime hidrológico em

uma bacia, a relação entre pluviosidade e vazão dos rios e tributários que afluem aos

reservatórios não é o único resultado que um modelo desta natureza deve fornecer para o

estudo em questão. Juntamente com a quantidade (vazão), é também necessária a descrição da

qualidade (cargas ou concentrações dos parâmetros) da água que alimenta os reservatórios.

Como tal, o modelo de qualidade da água que será utilizado para modelar os reservatórios

utilizará os resultados do modelo de bacia nas suas condições de fronteira aberta. Assim

sendo, o modelo de bacia deve, obrigatoriamente, simular vazões e qualidade da água.






56

Frente à estas exigências, apenas dois (2) modelos de bacia se adequam ao trabalho proposto:

o modelo SWAT e o MOHID Land. Ambos apresentam nos seus resultados uma

quantificação dos efluentes, permitindo, também, a caracterização da qualidade das águas.

O SWAT destaca-se por ser um dos modelos mais utilizados a nível mundial. Possui

constantes atualizações; código de fonte aberto e interface gráfica amigável. O SWAT é,

ainda, extensamente utilizado, seja pela comunidade científica ou por entidades relacionadas à

gestão integrada de bacias e recursos hídricos, contando com vários artigos publicados.

O Mohid Land, apesar das suas potencialidades, está ainda em fase inicial de

desenvolvimento, não estando por isso extensamente aplicado e testado como o SWAT,

apesar do crescente número de usuários em todo o mundo. Acresce ainda o fato de o MOHID

Land não ter documentação de suporte tão detalhada quanto a do SWAT.

Para uma perspectiva econômica, como já mencionado, os modelos são igualmente viáveis,

uma vez que são de livre utilização, sem qualquer custo na aquisição do software.

Adicionalmente, o modelo SWAT pode ser utilizado em uma plataforma SIG, sendo o QGIS

(http://www.qgis.org), recomendado pelos criadores do SWAT, software igualmente

aberto e sem custo.






57

7 PERSPECTIVAS PARA OS PRÓXIMOS PRODUTOS

No escopo deste trabalho de Estudo de Viabilidade e Hierarquização dos Modelos

Identificados e Avaliados, a equipe prosseguirá os estudos por meio da execução das tarefas

apresentadas a seguir.

ATIVIDADE 2.2: Aquisição de Dados de Monitoramento.

O sistema de monitoramento com vista à modelagem da qualidade da água terá como base o

levantamento de dados que englobará as informações a seguir elencadas.

– Características dos reservatórios.

– Condições iniciais e de contorno.

– Observações in loco e coleta de amostras de água.

Será produzido e entregue o Relatório R2, documentando a atividade de coleta de dados e

dificuldades encontradas.

O Relatório R2 consiste no relatório técnico com a descrição da atividade de coleta de dados

bem como das dificuldades encontradas nos trabalhos. Neste relatório serão descritos os

processos desenvolvidos ao longo da Atividade 2.2. Nesta fase será fundamental reportar as

eventuais dificuldades encontradas no desenvolvimento dos trabalhos de campo, já que terão

sido realizadas campanhas de coletas de água e de medição de vazões. Este documento será

apresentado em abril de 2016.

Como parte da Atividade 2.2, também será desenvolvido o Banco de Dados Georreferenciado

– Produto P4.

O Produto P4 consistirá na elaboração de Banco de Dados Georreferenciado que servirá para

compilar a informação obtida nos trabalhos de campo, especificamente em relação à

caraterização dos reservatórios (dados de campo e compilação bibliográfica) e os dados

coletados durante os trabalhos de campo. O desenho do banco de dados será apresentado no

início de fevereiro de 2016.






58

8 REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS

AMBROSE, R. B., & WOOL, T. A. WASP7 stream transport model theory and user’s guide.

Athens: U.S. Environmental Protection Agency. EPA/600/R-09/100. 2009.

AMBROSE, R. B., MARTIN, J. L., & TA, WOOL. WASP7 benthic algae—model theory

and user's guide. Washington: U.S. Environmental Protection Agency. EPA/600/R-06/106

(NTIS PB2007-100139). 2006.

AMBROSE, R. B., WOOL, T. A., & MARTIN, J. L. The water quality simulation program

(WASP), version 5, Part A, Model documentation. Athens: Environmental Research Lab, U.

E. P. A. 1993.

ANNETT B, SULLIVAN H, JAGER I & RALPH M. Modeling white sturgeon movement in

a reservoir: the effect of water quality and sturgeon density. Ecological Modelling 167(1): 97–

114. 2003.

BENEDINI M., G. TSAKIRIS. Water Quality Modelling for Rivers and Streams. Water

Science and Technology Library, vol 70. Springer Netherlands. 2013.

BOWDEN, K., & BROWN, S. R. Relating effluent control parameters to river quality

objectives using a generalized catchment simulation model. Water Science and Technology,

16 (5–7), 197–206. 1984.

COLE T M & BUCHAK E M. CE-QUAL-W2: a two-dimensional, laterally averaged,

hydrodynamic and water quality model. User Manual (Version 2.0). Army Engineer

Waterways Experimental Station Vicksburg Ms Environmental Lab. 1995.

COX, B. A. A review of currently available in-stream water-quality models and their

applicability for simulating dissolved oxygen in lowland rivers. The Science of the Total

Environment, 314, 335–377. 2003.

CRABTREE, B., SEWARD, A. J., & THOMPSON, L. A case study of regional catchment

water quality modelling to identify pollution control requirements. Water Science and

Technology, 53(10), 47–54. 2006.

CRISTEA, N. & PELLETIER, G. Wenatchee River temperature Total Maximum Daily Load

study. In Washington State Department of Ecology, Olympia, WA. 2005.






59

CUNHA, C. L. N.; ROSMAN, P. C. C.; FERREIRA, A. P. & MONTEIRO, T. C. N.

Hydrodynamics and water quality models applied to Sepetiba Bay. Continental Shelf

Research, v.26, pp. 1940-1953. 2006.

DANISH HYDRAULIC INSTITUTE – DHI. MIKE11, User Guide & Reference Manual,

Danish Hydraulics Institute, Horsholm, Denmark. 1993.

DANISH HYDRAULIC INSTITUTE – DHI. MIKE21: User Guide and Reference Manual,

Danish Hydraulic Institute, Horsholm, Denmark. 1996a.

DANISH HYDRAULIC INSTITUTE – DHI. MIKE 3 Eutrophication Module, User Guide

and Reference Manual, Release2.7, Danish Hydraulic Institute, Horsholm, Denmark. 1996b.

DANISH HYDRAULIC INSTITUTE – DH. Reference Manual. MIKE 11–a modeling

system for rivers and channels. Danish Hydraulic Institute. 2009.

DEUS R, BRITO D, MATEUS M, KENOV I, FORNARO A, NEVES R, ALVES C N.

Impact evaluation of a pisciculture in the Tucurui reservoir (Para, Brazil) using a two-

dimensional water quality model. Journal of Hydrology 487: 1–12. 2013a.

DEUS, R., D. BRITO, I. A. KENOV, M. LIMA, V. COSTA, A. MEDEIROS, R. NEVES &

C. N. ALVES. Three-dimensional model for analysis of spatial and temporal patterns of

phytoplankton in Tucurui reservoir, Para, Brazil. Ecological Modelling 253: 28-43. 2013b.

GAO, L. & D. LI. A review of hydrological/water-quality models. Front. Agr. Sci. Eng., 1(4),

267-276. doi: 10.15302/j-fase-2014041. 2014.

KANNEL, P. R. , S. R. KANEL, S. LEE, Y.-S. LEE, & T. Y. GAN. A Review of Public

Domain Water Quality Models for Simulating Dissolved Oxygen in Rivers and

Streams.Environmental Modeling & Assessment 16(2): 183-204. 2010.

KANNEL, P. R., LEE, S., LEE, Y. S., KANEL, S. R., & PELLETIER, G. J. Application of

automated QUAL2Kw for water quality modeling and management in the Bagmati River,

Nepal. Ecological Modelling, 202(3–4), 503–517. 2007.

KINNIBURGH, J. H., TINSLEY, M. R., & BENNETT, J. Orthophosphate concentrations in

the River Thames. Journal of the Chartered Institution of Water and Environmental

Management, 11(3), 178–185. 1997.

MATEUS, M. & R. NEVES. Ocean modelling for coastal management - Case studies with

MOHID. Lisboa, IST Press, 265p. (http://mohidmodel.wix.com/oceanmodelling2013). 2013.

http://mohidmodel.wix.com/oceanmodelling2013






60

OBROPTA, C. C., M. NIAZI, & J. S. KARDOS. Application of an environmental decision

support system to a water quality trading program affected by surface water diversions.

Environmental Management, vol. 42, no. 6, pp. 946–956, 2008.

PARK, S. S., & LEE, Y. S. A water quality modeling study of the Nakdong River, Korea.

Ecological Modelling, 152(1), 65–75. 2002.

PELLETIER, G. J., & CHAPRA, S. C. QUAL2Kw theory and documentation (version 5.1), a

modeling framework for simulating river and stream water quality. Washington: Department

of ecology. 2005.

RODRIGUES, P. P. G. W., J.L. JUNIOR (eds.). Uso de Modelos Matemáticos na Gestão de

Recursos Hídricos. Campos dos Goytacazes (RJ): Essentia Editora. 2012.

ROSMAN, P. C. C. Referência Técnica do SISBAHIA – SISTEMA BASE DE

HIDRODINÂMICA AMBIENTAL, Programa COPPE: Engenharia Oceânica, Área de

Engenharia Costeira e Oceanográfica, Rio de Janeiro, Brasil:

www.sisbahia.coppe.ufrj.br/SisBAHIA_RefTec_V92.pdf. 2011.

ROSMAN, P. C. C. Referência técnica do SisBaHiA ®. Versão 2013. Disponível em

http://www.sisbahia.coppe.ufrj.br/SisBAHIA_RefTec_V92.pdf.

RYGWELSKI, K. R., RICHARDSON, W. L., & ENDICOTT, D. D. A screening-level model

evaluation of atrazine in the Lake Michigan basin. Journal of Great Lakes Research, 25(1),

94–106. 1999.

SHENG, Y. P. & VILLARET, C. Modeling the effect of Suspended Sediment Stratification

on Bottom Exchange Processes. Journal Geophys. Res., v. 94, pp.1429-1444. 1989.

SPILIOTIS, M., G. TSAKIRIS. Water distribution network analysis under fuzzy demands.

Civil Engineering and Environmental Systems 29(2): 107-122. 2012.

STANSBURY, J., & ADMIRAAL, D. M. Modeling to evaluate macrophyte induced impacts

to dissolved oxygen in a tailwater reservoir. Journal of the American Water Resources

Association, 40(6), 1483–1497. 2004.

TURNER, D. F., PELLETIER, G. J., & KASPER, B. Dissolved oxygen and pH modeling of

a periphyton dominated, nutrient enriched river. Journal of Environmental Engineering,

135(8), 645–652. 2009.

http://www.sisbahia.coppe.ufrj.br/SisBAHIA_RefTec_V92.pdf

http://www.sisbahia.coppe.ufrj.br/SisBAHIA_RefTec_V92.pdf






61

WANG, Q., LI, S., JIA, P., QI, C., & DING, F. A Review of Surface Water Quality Models.

The Scientific World Journal, 2013, 7. doi: 10.1155/2013/231768. 2013.

WARN, A. E. SIMCAT—a catchment simulation model for planning investment for river

quality (pp. 211–218). Oxford: IAWPRC, Pergamon. 1987.

WOOL, T. A., AMBROSE, R. B., MARTIN, J. L., & COMER, E. A. Water quality analysis

simulation program (WASP) Version 6.0: User’s Manual. Athens: U.S. Environmental

Protection Agency. 2001.

YU S J, LEE J Y, HA S R. Effect of a seasonal diffuse pollution migration on natural organic

matter behavior in a stratified dam reservoir. Journal of Environmental Sciences 22(6): 908–

914. 2010.

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PRODUTO 2 · produto 2 metodologia de qualidade de Água para reservatÓrios do estado do cearÁ – estudo de viabilidade e hierarquizaÇÃo dos modelos identificados e avaliados