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USO DO MODELO SWAT E MODELOS DE CLIMA NA
ANÁLISE DA DISPONIBILIDADE HÍDRICA: UM ESTUDO
COM BACIAS DE SANTA CATARINA
Aluna: Tássia Mattos Brighenti
Orientadora: Nadia Bernardi Bonumá, Dra.
Coorientador: Pedro Luiz Borges Chaffe, Dr.
Florianópolis, 18 de outubro de 2019
INTRODUÇÃO 2
A disponibilidade de água em uma bacia pode ser afetada por modificações
nos padrões de precipitação, temperatura, uso do solo, e evapotranspiração.
O estado de Santa Catarina apresenta aumento na média anual de vazões
máximas, médias e de eventos extremos. (Chagas e Chaffe, 2018; Saurral et al.,
2008).
O Plano Nacional de Adaptação às Mudanças do Clima valida a
necessidade de estudos que visam e gestão do risco associado a esse
fenômeno.
Mudança relativa na vazão
(1900-1970 a 1971-2000)
Mudança relativa na vazão
(1900-1998 a 2041-2060)
IPCC AR4
INTRODUÇÃO 3
Modelos hidrológicos são ferramentas necessárias para lidar com
problemas referentes aos recursos hídricos e obter informações sobre a
disponibilidade de água.
Modelos de clima (GCM) fornecem informações importantes sobre as
mudanças que podem ocorrer em variáveis como a precipitação e
temperatura.
INTRODUÇÃO 4
Modelos hidrológicos são ferramentas necessárias para lidar com
problemas referentes aos recursos hídricos e obter informações sobre a
disponibilidade de água.
Modelos de clima (GCM) fornecem informações importantes sobre as
mudanças que podem ocorrer em variáveis como a precipitação e
temperatura.
Alguns passos são necessários para aplicações conjuntas de
modelos de clima e modelos hidrológicos:
5INTRODUÇÃO
(Clark et al., 2016)
INTRODUÇÃO 6
Na prática este tipo de abordagem ainda enfrenta algumas lacunas:
Como a estimativa da disponibilidade total de água e decada um dos componentes do ciclo hidrológico, comdesempenho razoável. (Boutt and Iroume, 2017; Hall et al., 2014;Wood et al., 2011).
Representação confiável dos processos hidrológicosperante a resolução espacial grosseira dos GCMs(Abbaspour et al., 2009; Mehta et al., 2016).
Compreender qual a escala espaço-temporal da chuvaé necessária na representação de processoshidrológicos específicos. (Kim e Kim, 2018; Zhang et al., 2018).
INTRODUÇÃO 7
O modelo Soil and Water Assessment Tool
Ferramenta integrada para estudos
multidisciplinares em diversas escalas
espaciais e temporais, e pode ser
diferentes condições fisiográficas e
climáticas de bacias hidrográficas.
O Coupled Model Intercomparison Project Phase 5 (CMIP5)
Pacote de modelos de clima, que são usados nas projeções de um passado
próximo e projeções futuras de variáveis climáticas como temperatura e
precipitação.
8OBJETIVOS
Objetivo Geral:
Analisar a disponibilidade hídrica de bacias hidrográficas de
Santa Catarina através do uso combinado do modelo Soil and
Water Assessment Tool (SWAT) e modelos de clima (GCMs).
9OBJETIVOS
Objetivos Específicos:
i. Investigar como a resolução espacial dos dados de chuva influencia na
resposta hidrológica do modelo SWAT.
ii. Testar como as diferenças na precipitação e no cálculo da
evapotranspiração afetam os valores dos parâmetros do modelo SWAT
durante o processo de calibração.
iii. Analisar como as possíveis escolhas no cálculo da evapotranspiração
podem influenciar as simulações de disponibilidade hídrica.
iv. Selecionar os modelos de clima que melhor representam as condições de
precipitação e temperatura para o estado de Santa Catarina.
Hipótese (i): Quanto mais detalhada a distribuição espacial da chuva, melhoras simulações do modelo SWAT.
10OBJETIVOS
Objetivos Específicos:
i. Investigar como a resolução espacial dos dados de chuva influencia na
resposta hidrológica do modelo SWAT.
ii. Testar como as diferenças na precipitação e no cálculo da
evapotranspiração afetam os valores dos parâmetros do modelo SWAT
durante o processo de calibração.
iii. Analisar como as possíveis escolhas no cálculo da evapotranspiração
podem influenciar as simulações de disponibilidade hídrica.
iv. Selecionar os modelos de clima que melhor representam as condições de
precipitação e temperatura para o estado de Santa Catarina.
Hipótese (ii): Durante o processo de calibração, os parâmetros do modeloSWAT são sensíveis a modificações na chuva de entrada e no cálculo daevapotranspiração.
11OBJETIVOS
Objetivos Específicos:
i. Investigar como a resolução espacial dos dados de chuva influencia na
resposta hidrológica do modelo SWAT.
ii. Testar como as diferenças na precipitação e no cálculo da
evapotranspiração afetam os valores dos parâmetros do modelo SWAT
durante o processo de calibração.
iii. Analisar como as possíveis escolhas no cálculo da evapotranspiração
podem influenciar as simulações de disponibilidade hídrica.
iv. Selecionar os modelos de clima que melhor representam as condições de
precipitação e temperatura para o estado de Santa Catarina. Hipótese (iii): O cálculo da disponibilidade de água em uma bacia édiretamente influenciado pela escolha do método de evapotranspiração.
12OBJETIVOS
Objetivos Específicos:
i. Investigar como a resolução espacial dos dados de chuva influencia na
resposta hidrológica do modelo SWAT.
ii. Testar como as diferenças na precipitação e no cálculo da
evapotranspiração afetam os valores dos parâmetros do modelo SWAT
durante o processo de calibração.
iii. Analisar como as possíveis escolhas no cálculo da evapotranspiração
podem influenciar as simulações de disponibilidade hídrica.
iv. Selecionar os modelos de clima que melhor representam as condições de
precipitação e temperatura para o estado de Santa Catarina.
Hipótese (iv): Os dados dos GCMs devem passar por um processo decorreção de viés.
Hipótese (v): Existe um grupo reduzido de GCMs que possuem melhorajuste aos dados observados.
13OBJETIVOS
Objetivos Específicos:
i. Investigar como a resolução espacial dos dados de chuva influencia na
resposta hidrológica do modelo SWAT.
ii. Testar como as diferenças na precipitação e no cálculo da
evapotranspiração afetam os valores dos parâmetros do modelo SWAT
durante o processo de calibração.
iii. Analisar como as possíveis escolhas no cálculo da evapotranspiração
podem influenciar as simulações de disponibilidade hídrica.
iv. Selecionar os modelos de clima que melhor representam as condições de
precipitação e temperatura para o estado de Santa Catarina.
ÁREA DE ESTUDO
14
15
Área de estudo
As nove bacias hidrográficas estudadas variam de 300 - 15.000 km²
• Duas vertentes principais
• Período dos dados: 1985 – 2013
• 96 estações de chuva
• 15 pontos de vazão
• Total de:
4 UHEs,
10 PCHs,
54 pontos de captação
O MODELO SWAT
16
17
Soil and Water Assessment Tool – SWAT
𝑆𝑊𝑡 é a quantidade final de água no solo (mm), 𝑆𝑊o é a quantidade inicial de água no solo (mm), t é o tempo (dias), 𝑅𝑑𝑎𝑦 é a precipitação total diária
no dia t (mm), 𝑄𝑠𝑢𝑝 o escoamento superficial no dia t (mm), 𝐸𝑎 é a evapotranspiração total diária no dia t (mm), 𝑊𝑠𝑒𝑒𝑝 é a quantidade de água que
entra e é armazenada no solo no dia t, e 𝑄𝑔𝑤 é a vazão de retorno no dia t (mm).
Baseado na equação geral do balanço hídrico:
Modelo semi-distribuído,
contínuo no tempo.
A disponibilidade de água na bacia é
traduzida pela variável produção de água
(WYLD):
SURQ é o escoamento superficial; LATQ é o escoamento lateral; é o
escoamento subterrâneo; TLOSS são as perdas por transmissão; e PD é a
água que fica retida em lagos e/ou depressões no terreno.
𝑊𝑌𝐿𝐷 = 𝑆𝑈𝑅𝑄 + 𝐿𝐴𝑇𝑄 + 𝐺𝑊𝐺 − 𝑇𝐿𝑂𝑆𝑆 − 𝑃𝐷
18
CONFIGURAÇÃO DO MODELO SWAT
Solo
Uso do solo
DEM (30m) Delimitação da bacia
Delimitação das HRUs
Dados climáticos
Séries históricas
Hidrografia
Simulação SWAT
Edição
Calibração
Parametrização
Dados de saída
Entrada Processamento
19
CONFIGURAÇÃO DO MODELO SWAT
Entrada Processamento
20
CALIBRAÇÃO E VALIDAÇÃO DO MODELO SWAT
2221111 rKGE
Função Objetivo usada na calibração
α é a razão de variabilidade entre o desvio padrão dos
valores medidos (O) e simulados (S); r é o coeficiente de
correlação; e β é a relação entre os valores médios
simulados e observados.
A série de dados é dividida em dois
segmentos, um para calibração e outro
para validação.
10 anos calibração - 5 anos validação
Split-Sample Test
Todas as partes do hidrograma tem
mesmo peso.
Valor ideal 1
Faixa aceitável: ≥0,5 (Moriasi et al., 2007)
𝛼 =ҧ𝑆
ത𝑂
𝛽 =𝜎𝑆𝜎𝑂
21
CALIBRAÇÃO E VALIDAÇÃO DO MODELO SWAT
Análise de Incerteza
r-factor – representa espessura
do envelope de incerteza.
p-factor – porcentagem dos
valores observados que ficam
dentro do envelope.
Faixa aceitável: r-fator ≤ 1,15
p-fator ≥ 0,70(Abbaspour et al., 2015, 2014)
𝑟 − 𝑓𝑎𝑐𝑡𝑜𝑟 =
1𝐾σ𝑙=1𝐾 𝑞𝑢 − 𝑞𝐿 𝑡
σ𝑥
onde, K é o número total de observações da variável q; 𝑞𝑢 𝑒 𝑞𝐿representam os percentis 2,5th (𝑞𝐿) e 97,5th (𝑞𝑢) da distribuição
cumulativa de cada ponto simulado; e σx é o desvio padrão dos
dados observados.
FERRAMENTA DE PÓS PROCESSAMENTO
Sequential Uncertainty Fitting Procedure - SUFI2
22
• Definição dos parâmetros do
modelo a serem ajustados
• Entrada dos dados de vazão
monitorados
• Definição do ponto da bacia a ser
calibrado
• Definição da função objetivo
CALIBRAÇÃO E VALIDAÇÃO DO MODELO SWAT
23
RESOLUÇÃO ESPACIAL DA CHUVA PARA O
MODELO SWAT
(i): Investigar como a resolução espacial dos dados de chuvainfluencia na resposta hidrológica do modelo SWAT.
(ii): Testar como as diferenças na precipitação e no cálculo daevapotranspiração afetam os valores dos parâmetros do modelo
SWAT durante o processo de calibração.
DIFERENÇAS NA EVAPOTRANSPIRAÇÃO
(ii): Testar como as diferenças na precipitação e no cálculo daevapotranspiração afetam os valores dos parâmetros do modeloSWAT durante o processo de calibração.
(iii): Analisar como as possíveis escolhas no cálculo daevapotranspiração podem influenciar as simulações dedisponibilidade hídrica.
MODELOS DE CLIMA COMO ENTRADA NO
SWAT
(iv): Selecionar os modelos de clima que melhor representam ascondições de precipitação e temperatura para o estado de SantaCatarina.
24
RESOLUÇÃO ESPACIAL DA CHUVA PARA O
MODELO SWAT
(i): Investigar como a resolução espacial dos dados de chuvainfluencia na resposta hidrológica do modelo SWAT.
(ii): Testar como as diferenças na precipitação e no cálculo daevapotranspiração afetam os valores dos parâmetros do modelo
SWAT durante o processo de calibração.
DIFERENÇAS NA EVAPOTRANSPIRAÇÃO
(ii): Testar como as diferenças na precipitação e no cálculo daevapotranspiração afetam os valores dos parâmetros do modeloSWAT durante o processo de calibração.
(iii): Analisar como as possíveis escolhas no cálculo daevapotranspiração podem influenciar as simulações dedisponibilidade hídrica.
MODELOS DE CLIMA COMO ENTRADA NO
SWAT
(iv): Selecionar os modelos de clima que melhor representam ascondições de precipitação e temperatura para o estado de SantaCatarina.
25
Entrada Processamento
RESOLUÇÃO ESPACIAL DA CHUVA PARA O MODELO SWAT
IDW IDW IDW
?
Grid size
Rainfall inputs
• Original
Grid Size(IDW)• 5 km• 10 km• 30 km• 90 km
km
km
IDW IDW IDW
?
Grid size
Rainfall inputs
• Original
Grid Size(IDW)• 5 km• 10 km• 30 km• 90 km
km
km
CONFIGURAÇÃO DO MODELO SWAT
26
IDW IDW IDW
?
Grid size
Rainfall inputs
• Original
Grid Size(IDW)• 5 km• 10 km• 30 km• 90 km
km
kmRESOLUÇÃO ESPACIAL DA CHUVA PARA O MODELO SWAT
Os dados observados (original) foram interpolados para um novo conjunto de
estações definidas pelo gradeamento da área de estudo (5, 10, 30 e 90 km).
As estações originais são interpoladas para o centro de cada grade. Onde,
cada ponto central da grade representa uma nova estação de chuva para o
modelo.
27
IDW IDW IDW
?
Grid size
Rainfall inputs
• Original
Grid Size(IDW)• 5 km• 10 km• 30 km• 90 km
km
kmRESOLUÇÃO ESPACIAL DA CHUVA PARA O MODELO SWAT
Os dados observados (original) foram interpolados para um novo conjunto de
estações definidas pelo gradeamento da área de estudo (5, 10, 30 e 90 km).
As estações originais são interpoladas para o centro de cada grade. Onde,
cada ponto central da grade representa uma nova estação de chuva para o
modelo.
A diferença na resolução espacial da chuva, influencia nos
resultados gerados pelo SWAT?
28
RESOLUÇÃO ESPACIAL DA CHUVA PARA O MODELO SWAT
Para às médias gerais, a interpolação e o gradeamento não melhoraram as
simulações de vazão.
As cinco resoluções são similares em termos de desempenho.
29
Para às médias gerais, a interpolação e o gradeamento não melhoraram as
simulações de vazão.
As cinco resoluções são similares em termos de desempenho.
RESOLUÇÃO ESPACIAL DA CHUVA PARA O MODELO SWAT
30
RESOLUÇÃO ESPACIAL DA CHUVA PARA O MODELO SWAT
Original 5 km 10 km
30 km 90 km
NS 0,86 NS 0,89 NS 0,89
NS 0,87 NS 0,87
Para às médias gerais, a interpolação e o gradeamento não melhoraram as
simulações de vazão.
As cinco resoluções são similares em termos de desempenho.
31
EFEITO DA RESOLUÇÃO ESPACIAL DA CHUVA NAS SIMULAÇÕES
A interpolação melhorou a simulação da vazão em 8 dos 10 pontos de
monitoramento.
Anos secos:
+
-
Bacia Original 5 km 10 km 30 km 90 km
das Almas_1
das Almas_2
Iracema
Chapecó
do Peixe_1
do Peixe_2
Canoas
Itapocú
Timbó_1
Timbó_2
32
Por exemplo...
33
EFEITO DA RESOLUÇÃO ESPACIAL DA CHUVA NAS SIMULAÇÕES
Original 5 km 10 km 30 km 90 km
Para a bacia das Almas, o NS mudou de insatisfatório 0,21 para um valor
satisfatório de 0,76.
34
EFEITO DA RESOLUÇÃO ESPACIAL DA CHUVA NAS SIMULAÇÕES
Na bacia do rio do Peixe, o NS mudou de insatisfatório 0,32, para um
valor aceitável de 0,78.
Para o exutótio não houve melhora.
Original 5 km 10 km 30 km 90 km
35
(ii) Diferenças nos parâmetros
Calibração para os diferentes tipos de grade
curva número armazenamento da água no solo
As grades 5, 10 e 30 km apresentam os mesmos conjuntos de parâmetros. O
arranjo original e a grade 90 km, diferem entre si e entre os outros três
gradeamentos.
EFEITO DA RESOLUÇÃO ESPACIAL DA CHUVA NAS SIMULAÇÕES
36
Grades mais detalhadas não melhoram a simulação da vazão quando o
período total foi analisado.
Frente a condição distinta de ano seco, o detalhamento da rede de chuva se
faz necessário, com a grade 5 km apresentando os melhores resultados.
Foram identificados 3 conjuntos ótimos de parâmetros para as 5 entradas
diferentes de chuva.
RESOLUÇÃO ESPACIAL DA CHUVA PARA O
MODELO SWAT
(i): Investigar como a resolução espacial dos dados de chuvainfluencia na resposta hidrológica do modelo SWAT.
(ii): Testar como as diferenças na precipitação e no cálculo daevapotranspiração afetam os valores dos parâmetros do modelo
SWAT durante o processo de calibração.
37
RESOLUÇÃO ESPACIAL DA CHUVA PARA O
MODELO SWAT
(i): Investigar como a resolução espacial dos dados de chuvainfluencia na resposta hidrológica do modelo SWAT.
(ii): Testar como as diferenças na precipitação e no cálculo daevapotranspiração afetam os valores dos parâmetros do modelo
SWAT durante o processo de calibração.
DIFERENÇAS NA EVAPOTRANSPIRAÇÃO
(ii): Testar como as diferenças na precipitação e no cálculo daevapotranspiração afetam os valores dos parâmetros do modeloSWAT durante o processo de calibração.
(iii): Analisar como as possíveis escolhas no cálculo daevapotranspiração podem influenciar as simulações dedisponibilidade hídrica.
MODELOS DE CLIMA COMO ENTRADA NO
SWAT
(iv): Selecionar os modelos de clima que melhor representam ascondições de precipitação e temperatura para o estado de SantaCatarina.
38
Entrada Processamento
PET
Evapotranspiração
DIFERENÇAS NA EVAPOTRANSPIRAÇÃO
CONFIGURAÇÃO DO MODELO SWAT
39
Entrada Processamento
PET
Evapotranspiração
Pode ser calculada
pelo modelo ou entrar
direto com os dados já
calculados .
DIFERENÇAS NA EVAPOTRANSPIRAÇÃO
40
DIFERENÇAS NA EVAPOTRANSPIRAÇÃO
(iii) Influência na disponibilidade hídrica
Hargreaves Penman-Monteith
/
r
r
r
eeckGR
ET
a
s
a
aspatimen
1
0
onde, 𝐸𝑇𝑜 é a evapotranspiração potencial (mm/dia); ∆ é o gradiente
de declividade da curva de pressão de vapor de saturação contra
temperatura (kPa/ºC); 𝑅𝑛 é o saldo de radiação (MJ.m−2/dia); 𝐺 é a
densidade do fluxo de calor no solo (MJ.m−2/dia); 𝐾𝑡𝑖𝑚𝑒 constante que
depende da escala de tempo utilizada; 𝜌𝑎 densidade média do ar em
pressão constante (kg.m−3); 𝑐𝑝 calor específico do ar (MJ.kg−1/ºC);
𝑒𝑠 − 𝑒𝑎 é o déficit de pressão de vapor do ar para a altura de
referência medida (kPa); 𝑟𝑎 e 𝑟𝑠 são as resistências totais da cobertura
e aerodinâmica (sm−1); 𝛾 constante psicrométrica (kPaºC−1); 𝜆 é o
calor latente de vaporização (MJ/kg).
onde λ é o calor latente de vaporização (MJ kg-1), Eo é a
evapotranspiração potencial (mm d-1), H0 radiação solar
extraterrestre (MJ m-2 d-1), Tmx temperatura máxima (C), Tmn
temperatura mínima (C), e Tav média da temperatura no dia (C).
41
DIFERENÇAS NA EVAPOTRANSPIRAÇÃO
(iii) Influência na disponibilidade hídrica
Hargreaves Penman-Monteith
/
r
r
r
eeckGR
ET
a
s
a
aspatimen
1
0
onde, 𝐸𝑇𝑜 é a evapotranspiração potencial (mm/dia); ∆ é o gradiente
de declividade da curva de pressão de vapor de saturação contra
temperatura (kPa/ºC); 𝑅𝑛 é o saldo de radiação (MJ.m−2/dia); 𝐺 é a
densidade do fluxo de calor no solo (MJ.m−2/dia); 𝐾𝑡𝑖𝑚𝑒 constante que
depende da escala de tempo utilizada; 𝜌𝑎 densidade média do ar em
pressão constante (kg.m−3); 𝑐𝑝 calor específico do ar (MJ.kg−1/ºC);
𝑒𝑠 − 𝑒𝑎 é o déficit de pressão de vapor do ar para a altura de
referência medida (kPa); 𝑟𝑎 e 𝑟𝑠 são as resistências totais da cobertura
e aerodinâmica (sm−1); 𝛾 constante psicrométrica (kPaºC−1); 𝜆 é o
calor latente de vaporização (MJ/kg).
onde λ é o calor latent de vaporização (MJ kg-1), Eo é a
evapotranspiração potencial (mm d-1), H0 radiação solar
extraterresre (MJ m-2 d-1), Tmx temperatura máxima (C), Tmn
temperatura mínima (C), and T av média da temperatura day (C).
Variáveis: temperatura do ar (máx.,
min.), umidade relativa, radiação
solar e velocidade do vento.
Variáveis: temperatura do ar (máx.,
min.)
Calculado dentro do SWATInserido no modelo os
dados obtidos no trabalho
de Xavier et al., (2016).
42
DIFERENÇAS NA EVAPOTRANSPIRAÇÃO
(iii) Influência na disponibilidade hídrica
Hargreaves Penman-Monteith
/
r
r
r
eeckGR
ET
a
s
a
aspatimen
1
0
onde, 𝐸𝑇𝑜 é a evapotranspiração potencial (mm/dia); ∆ é o gradiente
de declividade da curva de pressão de vapor de saturação contra
temperatura (kPa/ºC); 𝑅𝑛 é o saldo de radiação (MJ.m−2/dia); 𝐺 é a
densidade do fluxo de calor no solo (MJ.m−2/dia); 𝐾𝑡𝑖𝑚𝑒 constante que
depende da escala de tempo utilizada; 𝜌𝑎 densidade média do ar em
pressão constante (kg.m−3); 𝑐𝑝 calor específico do ar (MJ.kg−1/ºC);
𝑒𝑠 − 𝑒𝑎 é o déficit de pressão de vapor do ar para a altura de
referência medida (kPa); 𝑟𝑎 e 𝑟𝑠 são as resistências totais da cobertura
e aerodinâmica (sm−1); 𝛾 constante psicrométrica (kPaºC−1); 𝜆 é o
calor latente de vaporização (MJ/kg).
onde λ é o calor latent de vaporização (MJ kg-1), Eo é a
evapotranspiração potencial (mm d-1), H0 radiação solar
extraterresre (MJ m-2 d-1), Tmx temperatura máxima (C), Tmn
temperatura mínima (C), and T av média da temperatura day (C).
Variáveis: temperatura do ar (máx.,
min.), umidade relativa, radiação
solar e velocidade do vento.
Variáveis: temperatura do ar (máx.,
min.)
Calculado dentro do SWATInserido no modelo os
dados obtidos no trabalho
de Xavier et al., (2016).
Quanto o uso de um método mais simplificado de evapotranspiração
pode influenciar nas simulações com o SWAT?
43
DIFERENÇAS NA EVAPOTRANSPIRAÇÃO
(iii) Influência na disponibilidade hídrica
Modelo não calibrado
A evapotranspiração é maior para a equação Hargreaves em todas as
bacias.
O volume da água disponível é menor usando Hargreaves.
44
DIFERENÇAS NA EVAPOTRANSPIRAÇÃO
(iii) Influência na disponibilidade hídrica
Modelo não calibrado
A evapotranspiração é maior para a equação Hargreaves em todas as
bacias.
O volume da água disponível é menor usando Hargreaves.
45
DIFERENÇAS NA EVAPOTRANSPIRAÇÃO
(iii) Influência na disponibilidade hídrica
Modelo não calibrado
Hargreaves Xavier et al. (2016)
A evapotranspiração é maior para a equação Hargreaves em todas as
bacias.
O volume da água disponível é menor usando Hargreaves.
46
DIFERENÇAS NA EVAPOTRANSPIRAÇÃO
(iii) Influência na disponibilidade hídrica
Modelo calibrado para a vazão
O ET-PM apresenta uma pequena melhora dos resultados para o p-fator e
Pbias.
A validação foi melhor em 6 dos 11 exutórios para o ET-PM, em 3 de 11 para
ET-H.
Apenas o ET-PM apresenta todas as simulações dentro das faixas
estabelecidas como satisfatórias.
Após a calibração, os dois modelos em média, subestimam os dados de
vazão.
47
DIFERENÇAS NA EVAPOTRANSPIRAÇÃO
(iii) Influência na disponibilidade hídrica
Modelo calibrado para a vazãoBacia do rio Itapocu
48
(ii) Diferenças nos parâmetros
DIFERENÇAS NA EVAPOTRANSPIRAÇÃO
curva número armazenamento da água no solo
Dois conjuntos distintos de parâmetros.
O modelo é sensível a escolha do método de evapotranspiração
O processo de calibração compensa a diferença entre os dois métodos.
49
O volume de evapotranspiração é superior quando usamos Hargreaves,
para o modelo não calibrado.
Cada método apresenta um conjunto distinto de parâmetros na calibração.
Em média a calibração compensa as diferenças entre os métodos.
Os dois métodos apresentaram bons resultados na simulação das vazões.
O método de Penman-Monteith apresenta pequena melhora em relação ao
de Hargreaves.
DIFERENÇAS NA EVAPOTRANSPIRAÇÃO
(ii): Testar como as diferenças na precipitação e no cálculo daevapotranspiração afetam os valores dos parâmetros do modeloSWAT durante o processo de calibração.
(iii): Analisar como as possíveis escolhas no cálculo daevapotranspiração podem influenciar as simulações dedisponibilidade hídrica.
50
RESOLUÇÃO ESPACIAL DA CHUVA PARA O
MODELO SWAT
(i): Investigar como a resolução espacial dos dados de chuvainfluencia na resposta hidrológica do modelo SWAT.
(ii): Testar como as diferenças na precipitação e no cálculo daevapotranspiração afetam os valores dos parâmetros do modelo
SWAT durante o processo de calibração.
DIFERENÇAS NA EVAPOTRANSPIRAÇÃO
(ii): Testar como as diferenças na precipitação e no cálculo daevapotranspiração afetam os valores dos parâmetros do modeloSWAT durante o processo de calibração.
(iii): Analisar como as possíveis escolhas no cálculo daevapotranspiração podem influenciar as simulações dedisponibilidade hídrica.
MODELOS DE CLIMA COMO ENTRADA NO
SWAT
(iv): Selecionar os modelos de clima que melhor representam ascondições de precipitação e temperatura para o estado de SantaCatarina.
51
Entrada Processamento
Dados CMIP5:
• Rodada histórica
• Projeções Futuras
MODELOS DE CLIMA COMO ENTRADA NO SWAT
i
Uso dos parâmetros calibrados
CONFIGURAÇÃO DO MODELO SWAT
52
MODELOS DE CLIMA COMO ENTRADA NO SWAT
Modelos de clima avaliados
22 modelos do pacote CMIP5
Rodada Histórica (1980 – 2005)
Cenários de Projeção Futura:
RCP 4.5 (2070 – 2071)
RCP 8.5 (2070 – 2071)
53
MODELOS DE CLIMA COMO ENTRADA NO SWAT
(iv) Correção de viés (Distribution Mapping)
A finalidade é corrigir a função de distribuição
estatística dos valores simulados pelos GCMs a
partir da função de distribuição dos dados
observados.
A avaliação dos modelos é baseada na comparação das diferenças entre as
distribuições dos valores observados e rodada histórica.
Modelos com uma diferença maior que 50% foram descartados.
54
MODELOS DE CLIMA COMO ENTRADA NO SWAT
(iv)Correção de viés (Distribution Mapping)
A finalidade é corrigir a função de distribuição
dos valores simulados pelos GCMs a partir da
função de distribuição dos dados observados.
A seleção dos modelos é baseada na diferença entre o formato (shape) e a
escala (scale) das distribuições dos valores observados e rodada histórica.
Modelos com uma diferença maior que 50% foram descartados.
Os dados dos GCMs devem passar por um processo de correção?
Existe um grupo reduzido de GCMs para o estado de Santa
Catarina?
55
(iv) Comparação dados brutos e corrigidos
Valores corrigidos mostram melhora na representação das séries históricas.
Na média a precipitação é subestimada para os dois casos.
O erro da evapotranspiração é menor.
Rodada Histórica
Prec. ET Prec. ET
CMCC-CM 4.3 3.2 3.2 3.2
MIROC-ESM 42.1 4.6 2.6 -0.1
bcc-csm1-1 56.5 14.2 0.4 5.2
CSIRO-Mk3-6-0 29.1 -5.9 -6.1 0.4
Bruto CorrigidoModelos de Clima
MODELOS DE CLIMA COMO ENTRADA NO SWAT
Valores para o coeficiente Pbias
56
Seis modelos foram
selecionados para aplicação
conjunta com o SWAT.
Quatro famílias diferentes.
O modelo de clima que
apresentou melhores resultados
nem sempre é o com a maior
resolução espacial.
(iv) Escolha dos modelos
Rodada Histórica
MODELOS DE CLIMA COMO ENTRADA NO SWAT
57
Precipitação para os cenários RCP 4.5 e RCP 8.5
Os seis modelos tem variação semelhante nos valores máximos e mínimos
de chuva mensal.
MODELOS DE CLIMA COMO ENTRADA NO SWAT
58
INTEGRAÇÃO MODELO SWAT E MODELOS DE CLIMA
Produção de água para os cenários RCP 4.5 e RCP 8.5
Aumento total dos volumes de água disponível durante um ano.
Aumento dos volumes durante a estação úmida e diminuição durante a
estação seca.
(a)
59
INTEGRAÇÃO MODELO SWAT E MODELOS DE CLIMA
Evapotranspiração para os cenários RCP 4.5 e RCP 8.5
Mantém a sazonalidade.
Para as bacias da região do Prata existe uma tendência na diminuição da
evapotranspiração para os meses mais frios.
Para as bacias das Almas, Iracema e Chapecó existe uma tendência de
aumento da evapotranspiração para os meses mais quentes.
60
INTEGRAÇÃO MODELO SWAT E MODELOS DE CLIMA
Evapotranspiração para os cenários RCP 4.5 e RCP 8.5
(b)
61
Seis GCMs apresentam melhor performance na rodada histórica.
Os dados corrigidos melhoram a representação das séries históricas.
A produção de água para as bacias estudadas aumentará durante a estação
úmida e diminuirá durante a estação seca.
MODELOS DE CLIMA COMO ENTRADA NO
SWAT
(iv): Selecionar os modelos de clima que melhor representam ascondições de precipitação e temperatura para o estado de SantaCatarina.
CONCLUSÕES
62
63CONCLUSÕES
Original 5 km 10 km30 km 90 km
Grades mais detalhadas não melhoram a simulação da vazão quando o
período total foi analisado.
Frente a condição distinta de ano seco, o detalhamento da rede de chuva se
faz necessário, com a grade 5 km apresentando os melhores resultados.
Foram identificados 3 conjuntos ótimos de parâmetros para as 5 entradas
diferentes de chuva.
RESOLUÇÃO ESPACIAL DA CHUVA PARA O
MODELO SWAT
(i): Investigar como a resolução espacial dos dados de chuvainfluencia na resposta hidrológica do modelo SWAT.
(ii): Testar como as diferenças na precipitação e no cálculo daevapotranspiração afetam os valores dos parâmetros do modelo
SWAT durante o processo de calibração.
64CONCLUSÕES
DIFERENÇAS NA EVAPOTRANSPIRAÇÃO
(ii): Testar como as diferenças na precipitação e no cálculo daevapotranspiração afetam os valores dos parâmetros do modeloSWAT durante o processo de calibração.
(iii): Analisar como as possíveis escolhas no cálculo daevapotranspiração podem influenciar as simulações dedisponibilidade hídrica.
O volume de evapotranspiração é superior quando usamos Hargreaves,
para o modelo não calibrado.
Cada método apresenta um conjunto distinto de parâmetros na calibração.
Os dois métodos apresentaram bons resultados na simulação das vazões.
O método de Penman-Monteith apresenta pequena melhora em relação ao
de Hargreaves.
65CONCLUSÕES
Seis GCMs apresentaram melhor performance na rodada histórica.
Os dados corrigidos são melhores na representação das séries históricas.
A produção de água para as bacias estudadas aumentará durante a estação
úmida e diminuirá durante a estação seca.
MODELOS DE CLIMA COMO ENTRADA NO
SWAT
(iv): Selecionar os modelos de clima que melhor representam ascondições de precipitação e temperatura para o estado de SantaCatarina.
Prec. ET Prec. ET
CMCC-CM 4.3 3.2 3.2 3.2
MIROC-ESM 42.1 4.6 2.6 -0.1
bcc-csm1-1 56.5 14.2 0.4 5.2
CSIRO-Mk3-6-0 29.1 -5.9 -6.1 0.4
Bruto CorrigidoModelos de Clima
66RECOMENDAÇÕES
• Análise dos resultados em escala de tempo diária e/ou sazonal.
• Ampliação da série analisada para as projeções futuras.
• Isolar a precipitação e evapotranspiração nos cenários futuros, com o
intuito de identificar suas respectivas influências na resposta hidrológica
da bacia.
• Modificação do uso do solo para as projeções futuras.
67
MUITO OBRIGADA!
USO DO MODELO SWAT E MODELOS DE CLIMA NA
ANÁLISE DA DISPONIBILIDADE HÍDRICA: UM ESTUDO
COM BACIAS DE SANTA CATARINA
68
Aluna: Tássia Mattos Brighenti
Orientadora: Nadia Bernardi Bonumá, Dra.
Coorientador: Pedro Luiz Borges Chaffe, Dr.
Florianópolis, 18 de outubro de 2019
69
RCP 4.5
bcc-csm1-1
CMCC-CM CMCC-CMS
CSIRO
MIROC-ESM MIROC-ESM-CHEM
1985 - 2013
RCP 8.5
bcc-csm1-1
CMCC-CM CMCC-CMS
CSIRO
MIROC-ESM-CHEM
70
RCP 4.5
(2070-2071)bcc-csm1-1
CMCC-CM CMCC-CMS
CSIRO
MIROC-ESM MIROC-ESM-CHEM
1985 - 2013
bcc-csm1-1
CMCC-CM CMCC-CMS
CSIRO
MIROC-ESM-CHEM
Produção de água para a bacia Iracema
RCP 8.5
(2070-2071)
71MATERIAIS E MÉTODOS
MODELOS DE CLIMA COMO ENTRADA NO SWAT
(iv - v) Correção da evapotranspiração
• Tem a finalidade de ajustar os valores das
simulações futuras quando usado a equação de
Hargreaves para o cálculo da evapotranspiração.
72MATERIAIS E MÉTODOS
MODELOS DE CLIMA COMO ENTRADA NO SWAT
(iv - v) Correção da evapotranspiração
• A correção é baseada nos resultados obtidos pelas
calibrações dos dados históricos de monitoramento
usando a equação de Penman-Monteith.
73MATERIAIS E MÉTODOS
MODELOS DE CLIMA COMO ENTRADA NO SWAT
(iv - v) Correção da evapotranspiração
• Ou seja, os parâmetros calibrados com PM são
substituídos no modelo configurado com a
Hargreaves.
74MATERIAIS E MÉTODOS
MODELOS DE CLIMA COMO ENTRADA NO SWAT
(iv - v) Correção da evapotranspiração