IDF atualizada e IDF do TMPA v7

Os valores calculados para o BIAS e o RMSE da IDF-TMPA em relação a IDF-Pluviômetro, podem ser observados na Tabela 5. Através do Bias, percebe-se que a IDF-TMPA superestima os valores de intensidade para todos os períodos de retorno e para a equação como um todo. O RMSE indica a magnitude desta superestimativa com um pequeno valor na ordem de 1,53 mm/h.

Tabela 5 - Bias e RMSE para a IDF-TMPA

Período de Retorno Bias RMSE (mm/h)

2 1,04 1,10 5 1,19 1,26 10 1,32 1,39 15 1,40 1,47 20 1,46 1,54 25 1,51 1,59 50 1,67 1,76 100 1,85 1,94 Total 1,43 1,53

Na Figura 14 pode-se observar o EMPR para a comparação em questão. Nota-se que para todos os períodos de retorno o EMPR retorna valores próximos a 3,79%. Esta igualdade nos valores, pode ser atribuída ao uso de mesma distribuição estatística de máximos, método de desagregação de precipitações e software para regressão não-linear na construção das duas IDFs.

Figura 14 - EMPR – IDF-TMPA em relação a IDF-Pluviômetro

O BIAS e RMSE permitem observar que a IDF-TMPA fornece uma pequena superestimativa (1,53 mm/h) em relação a IDF-Pluviômetro. Enquanto que o trabalho de Melo et al. (2015), ao comparar os dados diários do produto 3B42v7 para a região sul do Brasil, concluiu que este subestimava a precipitação quando comparado a dados de pluviômetros.

A diferença dos resultados encontrados em relação a Melo et al. (2015) pode ser explicada pelos diferentes métodos utilizados para a comparação. Na construção de equações IDF utilizou-se apenas os dados de extremos diários anuais de precipitação, enquanto que o trabalho de Melo et al. (2015), comparou todos os dados de precipitação diária. De forma que o TMPAV7 pode estar subestimando os valores de precipitação em relação a média diária, mas superestimando os valores de eventos extremos.

A Figura 15 apresenta um gráfico de dispersão, nas ordenadas constam as intensidades da IDF-TMPA e nas abcissas as intensidades da IDF-Pluviômetro. A bissetriz mostrada indica os pontos de equivalência entre as duas equações.

Percebe-se, como esperado, através dos resultados de Bias, RMSE e EMPR, que os valores encontram-se a pequena distância acima da bissetriz, indicando

0,00 0,50 1,00 1,50 2,00 2,50 3,00 3,50 4,00 4,50 5,00 2 5 10 15 20 25 50 100 Pe rc en tu al

pequena superestimativa, 1,53 mm/h em média. Nota-se também que os dados para grandes períodos de retorno tendem a estar mais afastados da bissetriz, refletindo o RMSE encontrado, crescente com o período de retorno.

Figura 15 - Gráfico de dispersão entre a IDF-TMPA e a IDF-Pluviômetro A legenda se refere aos períodos de retorno

.

A métrica do RMSE sistemático, pode ser aplicada nos resultados do TMPA v7 com intuito de adequar-se os valores a IDF atualizada de forma mais precisa. A Tabela 6 contém os valores dos RMSE aleatório e sistemático obtidos.

0 50 100 150 200 250 300 In te ns id ad e -I DF -T M PA (m m /h ) Intensidade - IDF-Pluviômetro (mm/h) 100 anos 50 anos 25 anos 20 anos 15 anos 10 anos 5 anos 2 anos

Tabela 6 – Valores dos RMSE sistemático e aleatório para a IDF-TMPA Período de Retorno _{á ó} 2 1,32 0,39 5 1,38 0,36 10 1,42 0,37 15 1,45 0,38 20 1,47 0,40 25 1,48 0,41 50 1,54 0,48 100 1,60 0,58 Total 1,46 0,43

Fonte: Autoria Própria

A incidência de erros sistemáticos é maior do que erros aleatórios, indicando tendência nos resultados. Portanto as dados do TMPA v7 são passiveis de tratamento para melhor adequação as IDFs obtidas com dados de solo.

Na Figura 16 apresenta-se o gráfico de dispersão entre os dados IDF-TMPA após a consideração do erros sistemáticos e a IDF-Pluviômetro. Percebe-se melhor adequação dos pontos a reta bissetriz em relação a Figura 15, devido a correção dos erros sistemáticos.

Figura 16 - Dispersão - TMPA ao se subtrair os erros sistemáticos

Com base nos pequenos valores de RMSE e EMPR encontrados e possibilidade de correção dos erros, percebe-se que o TMPA v7 é uma boa fonte de dados para construção de equações IDFs na proximidades de Pato Branco – PR, retornando intensidades com um suave superestimativa dos valores.

Esta fonte de dados (TMPA) pode ser utilizada como preferencial em regiões com poucos ou nenhum dado de pluviometria e em detrimento de séries muito antigas ou com grande número de falhas, visto que, nestes casos, as equações IDF construídas apresentam acentuada divergência com o regime hidrológico real (SALGUEIRO, 2005). 0 50 100 150 200 250 300 In te ns id ad e -I DF d o TM PA re m ov id o e rr os s is te m át ic o (m m /h )

Intensidade - IDF do pluviômetro (mm/h)

100 anos 50 anos 25 anos 20 anos 15 anos 10 anos 5 anos 2 anos

5 CONCLUSÕES

Os dados de precipitação do TMPA v7 fornecem bons resultado quando utilizados para a construção de equações IDF na região considerada, apresentando pequena superestimativa das intensidades. Sugere-se seu uso como preferencial em relação a séries pluviométricas pequenas, antigas ou com grande número de falhas.

Foi construída uma nova equação IDF para Pato Branco – Paraná (Equação 26), compreendendo o período de 1977 – 2015, totalizando 39 anos de série de dados observados sobre a região urbana, que para todas as durações e período de retorno estima valores superiores a proposta por Fendrich (1991).

Percebeu-se como entrave ao desenvolvimento de trabalhos relacionados a precipitação, a inexistência de estudos com relações de desagregação específicos a mesorregião sudoeste e a todo o estado do Paraná. Sugere-se o desenvolvimento destes estudo, propondo desagregadores de precipitação confiáveis, não somente com relação a precipitação de 1 dia e 24 horas, mas também com relações independentes a precipitação de 3 horas e a precipitação de meia-hora, tendo em vista o potencial de uso dos dados da missão TRMM e o futuro grande potencial do sistema GPM.

Admite-se que as discussões e conclusões aqui apresentadas limitam-se as proximidades do pluviômetro considerado. Não existindo nenhum outro trabalho validando equações IDF construídas com dados do TMPA v7 no estado e na mesorregião sudoeste do estado do Paraná, impossibilitando a comparação regional do presente estudo. Sugere-se a realização destes trabalhos, em outras regiões próximas, a fim de confirmar os resultados encontrados e ampliar sua validade espacial.

REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS

AMORIM, R. C. F. et al. Avaliação do desempenho de dois métodos de espacialização da precipitação pluvial para o Estado de Alagoas-DOI: 10.4025/ Acta Scientiarum Technology. v. 30, n. 01, p. 87-91, 2008.

ANA, Agência Nacional das Águas. Inventário das Estações Pluviométricas. 2ª edição, SGH editora. Brasília – DF. 2009.

BACK, A. J. Seleção de distribuição de probabilidade para chuvas diárias extremas do estado de Santa Catarina. Revista Brasileira de Meteorologia, v. 16, n. 2, p. 211-222, 2001.

BACK, Á. J.; OLIVEIRA, J. L. R; HENN, A. Relações entre precipitações intensas de diferentes durações para desagregação da chuva diária em Santa Catarina. Revista Brasileira de Engenharia Agrícola e Ambiental, v. 16, n. 4, p. 391-398, 2012. BACK, Á. J.; OLIVEIRA, J. L. R; HENN, A.. Relações entre precipitações intensas de diferentes durações para desagregação da chuva diária em Santa Catarina. Revista Brasileira de Engenharia Agrícola e Ambiental, v. 16, n. 4, p. 391- 398, 2012.

BAPTISTA, M. B.; NASCIMENTO, N. O. Aspectos institucionais e de financiamento dos sistemas de drenagem urbana. RBRH – Revista Brasileira de Recursos Hídricos, vol. 7, n.1. Porto Alegre. 2002.

BARRETO, H. B. F. et al. Avaliação de Funções de Probabilidade d Relação- Intensidade-Duração-Frequência dara Precipitação Extrema dm Nepomuceno- MG. Global Science and Technology, v. 8, n. 2, 2015.

BELL, F. G. Generalized rainfall - duration - frequency relationships. Journal of the Hydraulics Division - ASCE, v. 95, n. HY1, p. 311-27. 1969.

CALDEIRA, T. L. et al. Daily rainfall disaggregation: an analysis for the Rio Grande do Sul State. Scientia Agraria, v. 16, n. 3, p. 1-21, 2015.

CETESB. Companhia de tecnologia de saneamento ambiental. Drenagem urbana: manual de projeto. São Paulo, 1979. 476 p.

CHEVALLIER, P. Aquisição e processamento de dados. In: TUCCI, C.E.M. Hidrologia: ciência e aplicação. Porto Alegre: UFRGS, p. 485-525. 2000.

CHRISTENSEN, J. H. et al. Climate phenomena and their relevance for future regional climate change. 2014.

COLLISCHONN, B. et al. Desempenho do satélite TRMM na estimativa de precipitação sobre a bacia do Paraguai superior. Revista Brasileira de Cartografia, v. 59, n. 1, p. 93-99, 2007.

COLLISCHONN, B. Uso de precipitação estimada pelo satélite TRMM em modelo hidrológico distribuído. 2006. 193 p. Tese de Doutorado. Universidade Federal do Rio Grande do Sul, Porto Alegre – RS.

CONTI, G. N. Estimativa da Precipitação através de Técnicas de Sensoriamento Remoto: Estudo de caso para o estado do Rio Grande do Sul. 2002. 205 p. Dissertação de Mestrado. Universidade Federal do Rio Grande do Sul, Porto Alegre – RS.

DAMÉ, R. C. F. et al. Comparação entre curvas intensidade-duração-frequência de ocorrência de precipitação obtidas a partir de dados pluviográficos com aquelas estimadas por técnicas de desagregação de chuva diária. Revista Brasileira de Agrociência, v. 12, n. 4, p. 505-509, 2006.

DAMÉ, R. de C. F.; TEIXEIRA, C. F. A.; TERRA, V. S. S. Comparação de diferentes metodologias para estimativa de curvas intensidade-duração- frequência para Pelotas-RS. Eng. Agrícola, v. 28, n. 2, p. 245-255, 2008.

GERVÁSIO, E. S. et al. Construção de um Pluviógrafo Automático. Revista Brasileira de Agrocomputação, v. 2, n. 2, p. 13-18, dec. 2007.

GOMIDE, R. Monitoramento para manejo da irrigação: instrumentação, automação e métodos. In: FARIA, M.A.; SILVA, E.L.; VILELA, L.A.A.; SILVA, A.M. da. Manejo de irrigação. Poços de Caldas: SBEA/UFLA/DEG, p.133-238,1998.

GONÇALVES, L. S. Relações intensidade-duração-frequência com base em estimativas de precipitação por satélite. 2011. 135 p. Tese de Doutorado. Universidade Federal do Rio Grande do Sul, Porto Alegre – RS.

HABERLANDT, U. Geostatistical interpolation of hourly precipitation from rain gauges and radar for a large-scale extreme rainfall event. Journal of Hydrology, v. 332, n. 1, p. 144-157, 2007.

KUCHLER, O. A. et al. Sistema para aquisição de dados pluviométricos. Encontro Nacional de Engenharia de Produção, v. 30, São Carlos – SP, out. 2010.

KUMMEROW, C. et al. The status of the Tropical Rainfall Measuring Mission (TRMM) after two years in orbit. Journal of Applied Meteorology, v. 39, n. 12, p. 1965-1982, 2000.

KUREK, R. K. M. et al. Aplicabilidade da Precipitação Estimada pelo Satélite TRMM na Modelagem Chuva-Vazão: Uma análise na sub-bacia do Rio Guaporé – RS. XXI Simpósio Brasileiro de Recursos Hídricos, Brasília – DF. Nov. 2015.

LEIVAS, J. F. et al. Análise comparativa entre os dados de precipitação estimados via satélite TRMM e dados observados de superfície em Manaus. Anais XIV Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto, Natal, Brasil, v. 25, n. 30, p. 1611-1616, 2009.

LEOPOLDO, P. R.; SANSIGOLO, C. A.; MARTINS, D. Análise estatística das intensidade e precipitações máximas de Botucatu. Irrigação e Tecnologia Moderna, Brasília, v. 16, p. 11-14, mar. 1984.

MÉLLO, L. B. et al. Métodos de desagregação de chuva diária aplicados em séries de precipitações máximas diárias anuais do município de Pelotas/RS. XIII Simpósio de Recursos Hídricos do Nordeste, Aracajú, Sergipe, 2016.

MELO, D. de C.D. et al. Performance evaluation of rainfall estimates by TRMM Multi‐satellite Precipitation Analysis 3B42V6 and V7 over Brazil. Journal of Geophysical Research: Atmospheres, v. 120, n. 18, p. 9426-9436, 2015.

MOL, J. M. D.; CAMPANA, Néstor Aldo. Reconhecimento de nuvens precipitáveis por meio de sensoriamento remoto. 2004. Disponível em: <http://www.cbmet.com/cbm-files/14-1aa66c525ed7074e9d48a9ca048c1b5a.pdf>. NÓBREGA, R. S.; DE SOUZA, Ênio Pereira; GALVÍNCIO, Josiclêda Domiciano. Análise da estimativa de precipitação do TRMM em uma sub-bacia da Amazônia Ocidental. Revista de Geografia (Recife), v. 25, n. 1, p. 06-20, 2010. OCHOA, A. et al. Evaluation of TRMM 3B42 precipitation estimates and WRF retrospective precipitation simulation over the Pacific–Andean region of Ecuador and Peru. Hydrology and Earth System Sciences. 2014.

PMM. Precipitation Measurement Missions. National Aeronautics and Space Administration – Nasa. Disponível em: <https://pmm.nasa.gov>. Acesso: fev. 2017. R Core Team (2017). R: A language and environment for statistical computing. R Foundation for Statistical Computing, Vienna, Austria. Disponível em: <https://www.R-project.org/>.

SALGUEIRO, J. H. P. de B.. Avaliação de rede pluviométrica e análise de variabilidade espacial da precipitação: estudo de caso na Bacia do Rio Ipojuca em Pernambuco. 2005. Dissertação de Mestrado. 139 p. Universidade Federal de Pernambuco, Recife – PE.

SAMPAIO, M. V. Determinação e Espacialização das Equações de Chuva Intensas em Bacias Hidrográficas do Rio Grande do Sul. 2011. Tese de Doutorado. 146 p. Universidade Federal de Santa Maria, Santa Maria – RS.

SANTOS, G. G. et al. Intensidade-duração-frequência de chuvas para o Estado de Mato Grosso do Sul. Revista Brasileira de Engenharia Agrícola e Ambiental, v. 13, (Suplemento), p. 899-905, 2009.

SANTOS, R. A.; LUCENA, P. G.; SILVA CARVALHO, R.. Cálculo da chuva intensa pelo método das Isozonas para cidades do estado da Paraíba. Electronic Journal of Management, Education and Environmental Technology (REGET), v. 19, n. 2, p. 1334-1343, 2015.

SHEPHERD, J. M.; PIERCE, H.; NEGRI, A. J. Rainfall modification by major urban areas: Observations from spaceborne rain radar on the TRMM satellite. Journal of Applied Meteorology, v. 41, n. 7, p. 689-701, 2002.

SILVEIRA, A. L. L. Equação para os coeficientes de desagregação de chuva. Revista Brasileira de Recursos Hídricos, v. 5, n. 4, p. 143-147, 2000.

SOUZA, J. C. B. A Influência do método de escolha do parâmetro “C” na determinação de equações de chuvas intensas. 2014. 233 p. Dissertação de Mestrado. Universidade Federal de Pernambuco, Recife – PE.

TORRICO, J. J. T. Práticas hidrológicas. Rio de Janeiro, TRANSCON, 120p. 1974. TUCCI, C. E. M. (Org.). Hidrologia: ciência e aplicação. 4. ed. Porto Alegre, RS: UFRGS - Faculdade de Agronomia, (Coleção ABRH de recursos hídricos; v. 4). 943 p. 2009.

VILLELA, S. M.; MATTOS, A. Hidrologia Aplicada. São Paulo: Editora McGraw-Hill do Brasil Ltda., 245 p. 1975.

WANDERLEY, H. S. et al. Variabilidade espacial e preenchimento de falhas de dados pluviométricos para o estado de Alagoas. Revista Brasileira de Meteorologia, v. 27, n. 3, p. 347-354, 2012.

ZAHED FILHO, K. et al. Coleção Águas Urbanas – Fascículo 5: Medidas de armazenamento artificial e facilitadores de infiltração para controle de inundações urbanas. Escola Politécnica da Universidade de São Paulo, 2012. ZULKAFLI, Z. et al. A comparative performance analysis of TRMM 3B42 (TMPA) versions 6 and 7 for hydrological applications over Andean–Amazon river basins. Journal of Hydrometeorology, v. 15, n. 2, p. 581-592, 2014.

APÊNDICE 1 – PROCEDIMENTOS REALIZADOS NA PLATAFORMA GIOVANNI –