Contribuições para o planejamento da rede de estações pluviométricas

Devido a precipitação ser um parâmetro extremamente variável no espaço e no tempo, o nível de exatidão, confiabilidade e aplicabilidade dos estudos é altamente dependente da densidade e da distribuição dos pluviômetros sobre uma região (ANDERS et al., 2006; CHENG, LIN e LIOU, 2008; VILLARINI et al., 2008; MISHRA, 2013; JUNG et al., 2014). Ao considerar que a representatividade espacial de uma estação meteorológica varia de acordo com a complexidade espacial, uma estação localizada em um ambiente mais homogêneo pode ser mais representativa das condições de tempo numa grande extensão desse, enquanto que uma estação localizada em um ambiente mais heterogênea pode representar as condições de tempo apenas numa pequena extensão.

Nesses termos, o IPE poderia integrar um método para a indicação do adensamento de estações meteorológica no espaço. Enquanto baixos valores de IPE indicam a necessidade de um grande adensamento de estações, altos IPEs indicam a necessidade de um adensamento relativamente menor, porém, onde a ocorrência de falhas nas séries temporais seria mais comprometedora (Figura 46).

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Figura 46: Representação da necessidade de adensamento de estações meteorológicas em função de altos e baixos valores de IPE.

Muitos estudos propuseram avaliar o desing de redes pluviométricas em termos de densidade para entender melhor as suas implicações na modelagem hidrológica. Na China, XU et al. (2013) avaliaram o desempenho de um modelo, sendo que os erros dos índices de precipitação e do escoamento simulado diminuiu progressivamente com o aumento do número de pluviômetros até um limite, para além do qual o desempenho do modelo não mostrou melhorias consideráveis. Na França, ANCTIL et al. (2006) mostraram que o desempenho de modelos hidrológicos diminuiu rapidamente quando a precipitação média foi calculada usando um número de pluviômetros inferior a um determinado limiar, enquanto que algumas combinações de pluviômetros proporcionam melhores previsões do que quando todos os pluviômetros disponíveis foram usados para estimar a precipitação média. Em Taiwan, CHENG, LIN e LIOU (2008) avaliaram, por meio de geoestatística, diferentes configurações de redes de pluviômetros indicando para a rede existente, aqueles que não apresentavam contribuições, os quais poderiam ser removidos ou realocados. No Texas, VIEUX e VIEUX (2005) utilizando conjuntamente dados de radar mostraram diferentes efeitos no escoamento de águas superficiais em relação ao adensamento de pluviômetros,

135 concluindo que são necessários menos pluviômetros do que a rede atual apresenta para atingir um dado nível de precisão. GIRONS LOPEZ et al. (2015) avaliaram o efeito da configuração de rede de pluviômetros na interpolação espacial numa bacia hidrográfica no nordeste da Suíça e constataram que a interpolação apresenta menores erros quando usada uma determinada quantidade de pluviômetros para uma determinada área, além dos quais, as melhorias foram insignificantes.

Frequentemente faz-se referência ao adensamento espacial e pouco se versa sobre o adensamento temporal das medidas. Ora, da mesma forma com que a manutenção de um regime de coleta de dados no espaço visa encontrar uma representatividade espacial para o fenômeno, o investimento em manter um adensamento temporal de medidas advém da necessidade da representatividade temporal do mesmo fenômeno. É aqui que nota-se a importância do IPE. Não se trata de utilizar o IPE para calcular um determinado valor de adensamento de coletas no espaço-tempo, visto que o adensamento espacial já é assunto bem abordado, conforme sinalizado na revisão aqui feita, e o adensamento temporal é estruturado com frequências diárias ou horárias (ou superior) e, atualmente, em regime contínuo, automático, autônomo e com distribuição de dados em tempo real. Desta forma, a aplicação do IPE seria mais relacionada a ajustes no desenho espacial de uma rede e na decisão sobre níveis toleráveis na perda de dados, conforme descrito no cenário abaixo:

 Seja uma ampla região de interesse estabelecida, para a qual se planeje um determinado número de pluviômetros (estabelecido por estudos específicos ou por restrições técnicas ou orçamentárias), portanto, com densidade média Dmedia prevista, sendo também

identificados valores mínimo e máximo de tolerância para o adensamento (Dmin e Dmax);

 Seja o regime de coleta previsto para numa frequência temporal f;

 Sejam os valores de IPE previamente conhecidos para a região, incluindo média

(IPEmédio), valores mínimo (IPEmin) e máximo (IPEmax);

Tal cenário poderia ser implementado por meio de um modelo inicial conforme a Figura 47, onde um sistema linear interpolaria todo o domínio numérico das abcissas e ordenadas. Assim:

136  Atribui-se uma densidade Dmedia para as sub-regiões que possuam o valor de IPEmédio;

 Atribui-se uma densidade Dmín para as sub-regiões que possuem o valor de IPEmax;

 Atribui-se uma densidade Dmax para as sub-regiões que possuem o valor de IPEmin.

Dessa forma, o planejamento deixa de ser executado exclusivamente em escala (extensão) regional e ganha um aspecto locacional suplementar, onde um local com menor IPE teria um maior adensamento de estações e vice-versa. Assim, seja um usuário que arbitre valores mínimos e máximos de IPE e valores mínimos e máximos possíveis ou desejáveis para a densidade de uma rede meteorológica (estações/km2), a Figura 47 traz a representação algébrica a ser utilizada (Equação 18).

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Figura 47: Representação gráfica simplificada de um modelo linear para cálculo do adensamento de estações pluviométricas em um local participante de uma rede regional de estações meteorológicas, dado um valor local de IPE e com base no conhecimento prévio de valores mínimos, máximos e médios da densidade planejada de estações e do IPE.

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( ₍ ) ( )

)

Equação 19

Onde: D(t,e): densidade local da rede meteorológica

Dmin(t,e): densidade da rede meteorológica mínima desejada

Dmax(t,e): densidade da rede meteorológica máxima desejada

IPEmin(t,e): valor mínimo de IPE conhecido

IPEmax(t,e): valor máximo de IPE conhecido

IPE(t,e): valor de IPE em local