Análise de sensibilidade, calibração e validação

O SWAT é um modelo hidrológico abrangente, semidistribuído que requer um grande número de parâmetros de entrada, os quais dificultam a parametrização e calibração do modelo. Várias técnicas estão sendo desenvolvida para o SWAT, incluindo os procedimentos de calibração, análise de sensibilidade e validação.

Destaca-se que o SWAT foi desenvolvido com base em um extenso banco de dados de solos, topografia, tipos de cultura, manejo e dados climatológicos dos Estados Unidos. O modelo foi originalmente concebido para utilizar informações de fácil aquisição, necessitando de pouca ou nenhuma calibração quando utilizados em bacias norte-americanas. Entretanto, quando aplicado em regiões com escassez de dados, e cujas características de solos, clima, culturas e manejo divergem da realidade norte-americana, torna-se necessária realizar a calibração dos parâmetros (BONUMÁ, 2011).

Os processos de calibração e validação são relacionados com análise estatística, tais como as orientações propostas por Moriasi et al. (2007) em relação aos critérios estatísticos específicos para julgar o desempenho do modelo SWAT e outro modelos. Muitos estudos considerando esses procedimentos de verificação da precisão do modelo para as condições simuladas estão sendo realizados em ampla escala de bacias hidrográficas, em condições ambientais distintas.

Uma simulação descalibrada indicam claras falhas na capacidade do modelo para descrever o balanço hídrico de bacias hidrográficas (BONUMÁ et al., 2013). Por exemplo, vazões podem ser superestimadas em comparação com as vazões observadas, quando são usados parâmetros default do modelo. Ambos os procedimentos de calibração manual e calibração automática são necessários para corrigir os erros de simulação.

Uma ferramenta desenvolvida recentemente para auxiliar no processo de calibração, o SWAT – CUP (Calibration and Uncertainty Procedures) incorpora uma abordagem semi-automática, usando tanto a calibração manual como a automática, além de incorporar uma análise de sensibilidade e incertezas (ABBASPOUR, 2012). O SWAT-CUP é um programa independente que permite importar os arquivos diretamente da saída do SWAT, facilitando o processo de calibração e validação, uma vez que não necessárias a criação ou edição de dados.

O primeiro passo no processo de calibração e validação do SWAT é a análise de sensibilidade, sendo um instrumento para previsão dos parâmetros do modelo sobre os resultados de sua saída, o que possibilita uma racionalização da etapa de calibração, e também, a fixação dos parâmetros para os quais o modelo é pouco sensível (DURÃES et al., 2011). Dessa forma, a análise de sensibilidade determina quais são os parâmetros mais importantes para uma determinada bacia hidrográfica ou sub-bacia, o que orienta o conjunto de parâmetros a serem utilizados no processo de calibração subsequente.

A análise de sensibilidade é o processo que determina a taxa de mudança na saída do modelo no que diz respeito a mudanças dos seus parâmetros de entrada do modelo (ARNOLD et al., 2012b). No SWAT-CUP, dois tipos de análise de sensibilidade estão disponíveis, a sensibilidade local, alterando os valores um de cada vez, e a sensibilidade global, permitindo que todos os valores de parâmetros possam variar. Nesse estudo, foi feita a análise de sensibilidade global, indicada como o processo mais detalhado para conhecer a relação entre os parâmetros (SRINIVASAN, 2013). A análise de sensibilidade global é um procedimento demorado e requer um grande número de simulações.

A segunda etapa é o processo de calibração. Segundo Arnold et al. (2012b), a calibração é um esforço para melhor parametrizar um modelo para um determinado conjunto de condições locais, reduzindo assim a incerteza de previsão . No SWAT- CUP, os usuários podem ajustar manualmente parâmetros e variar de forma iterativa entre as rodadas da calibração automática. Para isso, é selecionando cuidadosamente os valores para os parâmetros de entrada do modelo (dentro de seus valores reais), comparando as suas com os dados observados.

A interação do usuário no componente manual da calibração SWAT- CUP força o usuário a obter uma melhor compreensão dos processos hidrológicos em geral e da sensibilidade dos parâmetros. Arnold et al. (2012b) ressaltaram que ao

calibrar um modelo baseado fisicamente como o SWAT, é importante lembrar que todos os parâmetros de entrada do modelo devem ser mantidos dentro de uma faixa de valores realista e que nenhum procedimento automático pode substituir o conhecimento físico e real da bacia hidrográfica.

A calibração pode ser feita na etapa manual ou automática, sendo que a primeira, a calibração procede alterando parâmetros até que seja alcançado um ajuste aceitável entre os valores simulados e os observados (MULETA e NICKLOW, 2005). Essa etapa é demorada e dependente da experiência do usuário e do seu conhecimento da bacia hidrográfica. Já a calibração automática envolve o uso de algoritmos de otimização que determina o melhor ajuste dos parâmetros, e por isso, o processo pode ser considerado mais rápido e menos subjetivo (ROCHA, 2013). Sendo assim, espera-se que os resultados obtidos com a calibração automática sejam melhores quando comparados com a calibração manual.

Dentre os cincos algoritmos de otimização considerados no SWAT-CUP, neste estudo foi utilizado o Sequential Uncertainty Fitting versão 2 (SUFI-2), que tem apresentado resultados satisfatórios. Segundo Rocha (2013), a vantagem do SUFI-2 é a calibração multi-paramétrica, sendo capaz de analisar simultaneamente um grande número de parâmetros que norteiam os processos de simulações do SWAT, com o objetivo de buscar o melhor resultado final através de inúmeras combinações dos parâmetros, variando-os dentro do intervalo permitido pelo SWAT. A base conceitual da rotina SUFI-2 é apresentada na Figura 2.

Figura 2 – Ilustração conceitual da relação entre a incerteza no parâmetro e incerteza na previsão.

Um único valor de parâmetro (mostrado pelo ponto) leva a uma única resposta no modelo (Fig. 2a), enquanto que se a propagação da incerteza ocorrer em um parâmetro (mostrado por uma linha), conduz à banda de 95PPU ilustrada pela região sombreada (Fig. 2b). Com o aumento da incerteza dos parâmetros (Fig. 2c), a incerteza de saída também aumenta. Na condição Fig. 2d, se os parâmetros chegarem no máximo dos seus limites físicos, a banda 95PPU não irá suportar a resposta do modelo; então, nessa situação, o modelo deve ser reavaliado.

Mesmo a calibração sendo um processo demorado, que requer conhecimento amplo do problema, a não execução dessa etapa pode comprometer seriamente todo o resultado obtido por simulação, refletindo na obtenção de tendências equivocadas (MACHADO, 2002). A calibração deve ser realizada por processo hierárquico, começando com o ajuste dos parâmetros que controlam os processos hidrológicos, seguido por sedimentos e, por fim, os parâmetros de qualidade da água.

O passo final é a validação para o componente de interesse, como vazão, sedimentos e outros. A validação é feita para verificar a correlação e eficiência do modelo estudado para situações semelhantes às que se quer aplicá-lo, utilizando o mesmo conjunto de parâmetros já calibrados. Para tanto, a validação envolve a execução de um modelo usando os parâmetros que foram determinados durante o processo de calibração, e comparando as previsões com os dados observados não utilizados na calibração (ARNOLD et al. 2012b).

Os procedimentos de validação são semelhantes aos procedimentos de calibração, em que as simulações previstas e os valores observados medidos são comparados para determinar se a função objetivo foi alcançada (WHITE e CHAUBEY, 2005). Com bons resultados indicados na validação do modelo, este pode ser útil para prever as condições de mudanças no uso da terra e alterações climáticas (BONUMÁ, 2011).

A metodologia utilizada para as etapas da análise de sensibilidade, calibração e análise de incerteza por meio do aplicativo SWAT-CUP, foi descrita por Rouholahnejad et al. (2012), que apresenta todos os procedimentos necessários para realização da calibração através do SUFI-2. Outros estudos que também apresentam os detalhes técnicos do algoritmo são: Abbaspour et al.(2004); Abbaspour et al. (2007); Yang et al. (2008); Abbaspour et al. (2009); Akhavan et al. (2011).

4 MATERIAL E MÉTODOS