Modelagem hidrossedimentológica com o MGB-SED

Nessa seção são apresentados os resultados da simulação hidrossedimentológica com o MGB-SED usando valores padrão para os parâmetros calibráveis. Dentre os resultados estão os sedimentogramas calculados pelo modelo; mapas com os coeficientes estatísticos comparando as saídas do modelo com as diferentes observações de SS; e um mapa apresentando os valores de concentração de sedimentos em suspensão (CSS) calculados para cada trecho de rio da bacia.

Na Figura 6-3 são apresentados os valores observados e simulados para estações localizadas em alguns dos principais afluentes da bacia, buscando representar a variabilidade espacial e temporal das CSS. Já na Figura 6-4, resultados semelhantes são apresentados, contudo, para estações localizadas no rio principal: uma no alto Doce, outra no médio Doce e uma no baixo Doce. Nessas figuras, bem como na Figura 6-5, não se apresenta os sedimentogramas para todo o período simulado, mas apenas uma parte a fim de facilitar a visualização dos dados observados e calculados.

Em todos os gráficos dessas figuras, observa-se variações de alta frequência no comportamento dos sedimentogramas, com rápida alternância entre picos e vales, o que também pode ser visto nos hidrogramas da Figura 6-1-d e Figura 6-2-b. Apesar da escassez de dados observados, nota-se que os resultados simulados tendem a acompanhar o comportamento dos dados observados em relação a ocorrência dos períodos com baixa e/ou elevada concentração de sedimentos.

Esses resultados mostram que o modelo, mesmo ainda não calibrado, é capaz de representar a variabilidade espacial e temporal da produção de sedimentos na bacia, ao representar a dinâmica em vários rios. A estação Ouro Fino, pertencente à Companhia Energética de Minas Gerais (CEMIG), possui maior quantidade de dados observados que as estações de monitoramento da ANA e a comparação do modelo com estes dados é apresentada na Figura 6-5.

Figura 6-5: CSS calculado e observado na estação Fazenda Ouro Fino (CEMIG).

A partir da Figura 6-5 é possível observar que no período seco (agosto- setembro de 2004), os valores de CSS estimados pelo modelo subestimaram os valores de CSS observados, enquanto no período chuvoso (outubro de 2004 a abril de 2005), ora subestimaram, ora superestimaram. Apesar da dinâmica estar representada, o modelo não conseguiu representar de forma adequada os grandes picos de CSS. Essas tendências também foram observadas para os demais postos e podem estar relacionadas com a forma de cálculo simplificada da vazão de pico, que não considerar todo o potencial do escoamento de erodir o solo.

Quando se comparou as concentrações de sedimentos em suspensão (CSS) simuladas com o MGB-SED com os valores de reflectância de superfície (adimensional), turbidez (NTU) e sólidos suspensos totais (SST (mg/L)), notou-se, no geral, boa concordância entre os dados. A Figura 6-6 apresenta os valores dos coeficientes de correlação de Pearson temporal (Rtemp) para cada um dos tipos de dados usados nesse trabalho.

Na Figura 6-6-a, 62,0% dos postos de CSS apresentaram valores de Rtemp acima de 0,50 (considerado bom na perspectiva desse trabalho) e 23,0% apresentaram valores acima de 0,75 (considerado muito bom). Os resultados não apresentam um padrão espacial definido. Na Figura 6-6-b se nota altas correlações entre as CSS simuladas e os valores de reflectância, com cerca de 82,6% apresentando valores superiores a 0,50 e cerca de 39,1% valores acima de 0,75.

Figura 6-6: Coeficiente de correlação temporal (Rtemp) calculado entre a CSS calculada e: a) CSS observada; b) Reflectância de superfície; c) Turbidez; e d) SST. As setas pretas na figura ‘a’ indicam as estações localizadas imediatamente a jusante de reservatórios.

Na Figura 6-6-b, observa-se um padrão de ocorrência de maiores valores de Rtemp no rio principal se comparado aos afluentes. Ressalta-se que os afluentes apresentam larguras menores, e, portanto, a reflectância de superfície desses rios pode ser mais influenciada pelas margens e outras feições, como os bancos arenosos, do que o rio principal. A influência dos conhecidos efeitos de adjacência foi observada por Martins et al. (2017) mesmo em lagos com mais de 1 km de largura.

Quanto aos dados de qualidade de água, observa-se que eles apresentam resultados semelhantes. No que se refere a Rtemp da Turbidez com a CSS calculada, 90,5% dos postos apresentaram valores superiores a 0,50 e 68,3% superiores a 0,75. Com relação aos SST, 88,8% apresentaram valores considerados bons e 58,7% considerados muito bons. Destaca-se que praticamente todos os postos no rio principal apresentaram valores de correlação acima de 0,75 para ambos conjuntos de dados.

Os resultados também permitiram observar que os processos deposicionais, sejam em canais, sejam em reservatórios possuem certa influência na dinâmica dos sedimentos em suspensão. Na Figura 6-6-a, as setas pretas apontam estações localizadas a jusante de reservatórios, cujos valores de correlação, exceto aquele no rio Piracicaba, são inferiores a 0,50. Além disso, no rio Santo Antônio, que apresenta o pior valor de correlação entre as estações destacadas, observou-se grande quantidade de bancos arenosos ao longo do canal. A Figura 6-7 apresenta a situação desse trecho de rio na chegada do reservatório da UHE Porto Estrela onde essa deposição pode ser observada. A imagem é do fim do período chuvoso.

Comparando os resultados das correlações dos conjuntos de dados entre si, nota-se que os piores valores de correlação são para as CSS observadas, seguidos dos valores de correlação calculados para postos virtuais de reflectâncias. Os valores de Rtemp para os dois postos virtuais de reflectância que apresentaram valores inferiores a 0,50 reforçam que os melhores resultados são encontrados no rio principal, cuja a largura do rio é maior que a dos afluentes.

Figura 6-7: Trecho do rio Santo Antônio no dia 31 de março de 2015. Em tons mais claro, destaca-se a presença dos bancos arenosos no rio. Fonte: Google Earth.

Analisando espacialmente os valores médios de longo período da CSS, por trecho de rio, a Figura 6-8 mostra que esses variaram entre 6,18 mg/L e 483,51 mg/L. Os maiores valores são encontrados no Médio Doce, nas bacias dos rios Caratinga e Suaçuí Grande, respectivamente.

Figura 6-8: Concentração de sedimentos em suspensão (mg/L) média diária de longo período simulada pelo MGB-SED.

No Alto Doce, os maiores valores são encontrados no rio Casca e no baixo Doce no rio Guandu. Já os menores valores são encontrados nos rios do Carmo, Matipó, Corrente Grande, Suaçuí pequeno e nas cabeceiras dos rios Piracicaba e Santo Antônio. É importante mencionar que essas regiões com menores valores de CSS apresentam uma cobertura vegetal significativa (40% correspondendo a florestas, em média) se comparada às demais regiões da bacia (25% correspondendo a florestas, em média) (FAN; BUARQUE; et al., 2015).