SIMULAÇÕES DE CENÁRIOS DE MUDANÇAS CLIMÁTICAS E SEUS
IMPACTOS NA GERAÇÃO DE ENERGIA HIDRELÉTRICA
Rafael de Oliveira Tiezzi1, Paulo Sérgio Franco Barbosa2, João Eduardo Gonçalves Lopes3, Renato Carlos Zambon4, Alberto Luiz Francato5
1Engenheiro Ambiental, Mestre, [email protected], 2Engenheiro Civil, Doutor, [email protected], 3Engenheiro Civil, Doutor, [email protected], 4Engenheiro Civil, Doutor, [email protected], 5Engenheiro Civil, Doutor, [email protected]
1, 2, 3, 5 Faculdade de Engenharia Civil (FEC), Universidade Estadual de Campinas (Unicamp), Rua Saturnino de Brito, 224, Cidade
Universitária Zeferino Vaz, Campinas–SP, www.fec.unicamp.br, (19) 3521-2300.
4 Escola Politécnica, Universidade de São Paulo (USP), Av. Professor Almeida Prado, 83, trav 2, Cidade Universitária, São Paulo-SP, www.poli.usp.br, (11) 3091-5396.
RESUMO
As mudanças climáticas e a variabilidade hidroclimatológica são problemas normalmente enfrentados por todos os países do mundo. Estes fenômenos afetam de forma severa os diversos usos da água como geração de energia, controle de cheias, abastecimento público, industrial, irrigação, etc. O Brasil em particular possui seu sistema elétrico altamente dependente dos recursos hídricos, vulnerável a problemas hidroclimatológicos e as mudanças climáticas. Este trabalho apresenta a simulação, por meio de dados de precipitação provenientes de quatro cenários de mudanças climáticas do modelo meteorológico ETA CPTEC/HadCM3, para o período de 2011 a 2099, dos impactos que estas mudanças podem trazer à formação das vazões e da energia natural afluente (ENA) às cinco principais bacias de acumulação de água para geração hidrelétrica no Brasil. Os resultados indicam variações complexas e significativas em termos temporais, quantitativas, sazonais e com importantes diferenças espaciais. Elas podem afetar tanto positivamente como negativamente o sistema elétrico brasileiro. A metodologia pode auxiliar a análise e gestão de riscos no planejamento da operação do Sistema Interligado Nacional (SIN), considerando a sua exposição às mudanças climáticas.
Palavras Chave: Mudanças climáticas, Modelos chuva-vazão, Hidrelétricas.
ABSTRACT
SCENARIOS SIMULATION FOR CLIMATE CHANGE AND THEIR IMPACTS ON HYDRO POWER GENERATION
Climate change and hydro-climatic variability are usually a problem in all countries in the world. The effects can be severe for multiple water uses, such as hydropower production, flood control, public supply, industrial uses, irrigation and others. Brazil, in particular, has its electrical system highly dependent upon water resources, vulnerable to hydro-climatic variability and climate change. This paper presents the simulation, starting from rainfall data of four climate change scenarios of the meteorological model ETA CPTEC/HadCM3 for the period of 2011-2099, of the impact that these changes may result to the inflows and natural energy inflows to the five main storage watersheds for hydropower production in Brazil. Results show complex and significant time, quantity, seasonal and spatial variations. They can affect either positively or negatively the Brazilian electricity system. The proposed methodology can support analysis and risk management on planning and operation of the National Interconnected Power System (NIPS), considering impacts of climate change.
Keywords: Climate change, Rainfall-runoff relationships, Hydropower.
INTRODUÇÃO
O sistema energético brasileiro é fundamentalmente baseado em fontes renováveis de energia, principalmente na geração de eletricidade. Segundo os resultados preliminares do Balanço Energético Nacional (BEN) 2014 - ano base 2013 (MME, 2014), um total de 41% da energia primária do país teve origem em de fontes renováveis. No setor elétrico, essa participação é ainda mais relevante, sendo que para eletricidade este número alcança a casa de 79,3%. No mesmo ano, somente a hidroeletricidade correspondeu a 70,6% da geração elétrica no país contra 76,9% do ano anterior.
Um sistema hidrotérmico é constituído de usinas hidrelétricas, térmicas, usinas de fontes alternativas e uma rede de transmissão interligando as usinas com os centros de consumo. O sistema brasileiro é chamado de Sistema Interligado Nacional (SIN) e tem sua operação centralizada pelo Operador Nacional do Sistema Elétrico (ONS). O sistema brasileiro tem tamanho e características que permitem considerá-lo único em âmbito mundial. Apenas 3,4% da capacidade de produção de eletricidade do país encontram-se fora do SIN (ONS, 2005).
Em função da predominância da hidroeletricidade na matriz energética brasileira é importante investigar a vulnerabilidade da sua geração frente às interferências climáticas. Lucena (2009) aponta que, atualmente no planejamento da operação e expansão de sistemas energéticos, as variáveis climáticas são consideradas estacionárias, de forma que os impactos que as variações naturais ou as possíveis alterações antropogênicas podem ter sobre o sistema energético não são levados em conta no planejamento energético. Frente a um cenário de alterações climáticas, é de crucial importância analisar as vulnerabilidades do sistema energético e incorporar ao planejamento políticas que possam ajudar a enfrentar este desafio.
Arvanitidis e Rosing (1970) apresentaram uma proposição de utilizar a energia potencial para representar a capacidade de geração de um sistema hidrelétrico multirreservatório, convertendo unidades de vazão e volume de água em unidades de energia. Seguindo essa ideia, pesquisadores do CEPEL (1980) apresentaram um modelo a sistema equivalente no qual se propõe tratar um sistema com vários reservatórios e usinas como um único reservatório de energia potencial, com modificações no tratamento das afluências, fazendo distinção entre energia afluente controlável e fio d’água. O ponto central dessa ideia consiste na simplificação adotada em que, para cada usina, a água armazenada pode ser convertida em energia potencial considerando um valor médio constante de sua produtividade.
A energia natural afluente (ENA) a um subsistema é a soma das energias naturais afluentes a todas as usinas deste subsistema, da mesma forma para um rio. Energia natural afluente a uma usina é o produto da vazão natural afluente a esta usina pela sua produtividade média. O ONS considera para o cálculo da produtividade média os níveis nos reservatórios correspondentes a 65% dos volumes úteis operativos. Apenas uma parcela da ENA produz energia, pois em períodos com excedentes hídricos acima da capacidade das turbinas, haverá vertimentos. A vazão natural afluente a uma usina corresponde à contribuição da sua bacia hidrográfica em condições naturais, sem efeitos antropogênicos, e usualmente é calculada reconstituindo-se efeitos como usos consuntivos, evaporação de lagos e retenção em reservatórios a montante. A parcela retida nos reservatórios recebe o nome de energia armazenada (EAR). A capacidade atual de armazenamento do SIN é de 275 GWmês. Sendo que 65% dela está concentrada em um polígono de 600 km² localizado nas fronteiras dos estados de Minas Gerais, São Paulo e Goiás (TOLMASQUIM, 2011). No presente trabalho será explorada a água proveniente deste polígono, com cinco usinas e reservatórios de acumulação importantes para o SIN: Emborcação, Nova Ponte, Furnas, Três Marias e Serra da Mesa.
A Figura 1 apresenta as principais bacias do SIN e em destaque as cinco bacias utilizadas neste estudo. As defluências de Emborcação, Nova Ponte e Furnas seguem a para o SE/S formando parte da bacia do Paraná, turbinadas em toda cascata até Itaipu. A bacia de Três Marias é uma das cabeceiras do Rio São Francisco e bacia de Serra da Mesa que é uma das cabeceiras do Rio Tocantins. As ENA média dessas cinco usinas representa 22,5% da ENA média do SIN.
Dentre as diferentes formas de apresentação da variabilidade hidroclimatológica, o presente estudo tem como objetivo criar uma cenarização de anomalias futuras de precipitação, considerando sua variações quantitativas e temporais, e avaliar seus impactos sobre a formação da vazão e da ENA neste importante polígono de acumulação de água do SIN.
MATERIAIS E MÉTODOS
Este estudo utiliza uma adaptação da metodologia de Lopes et. al. (2008) onde é realizada a previsão de chuva por meio de um Modelo Numérico Atmosférico (Oceânico). Este trata-se de um código computacional complexo, com representações numéricas aproximadas das equações matemáticas que representam as Leis da Física, as quais governam os movimentos na atmosfera (oceanos) e as interações com a superfície, neste caso a atmosfera é dividida em alguns milhões de “volumes discretos” e em cada um desses volumes computa-se a temperatura, umidade do ar, vento e pressão para instantes de tempo futuros (Sampaio e Nobre, 2006).
A previsão de chuva é realizada por outra versão deste mesmo modelo, nomeado para este caso de ETA CPTEC/HadCM3, para um período de 89 anos (2011-2099). O trabalho de Lopes et. al. (2008) era aplicado para um horizonte de seis meses. Adicionalmente, o modelo ETA é acoplado a um modelo de ciclo de carbono, este é uma derivação do modelo de previsão climática global chamado de HadCM3. O HadCM3 também é utilizado como condição de contorno para as simulações regionalizadas do modelo ETA. Para melhor entendimento destes modelos recomenda-se a leitura de Marengo et. al. (2011a,b) e Chou et. al (2011).
Os dados de saída do modelo ETA CPTEC/HadCM3 são arquivos binários contendo dados meteorológicos para diferentes alturas da atmosfera (valores de pressão em hPa) e para cada quadricula de 40km x 40km de toda América do Sul e parte do oceano. Estes dados são convertidos pelo modelo de previsão em valores de chuva. Estes dados de chuvas gerados pelo modelo Meteorológico/Climatológico foram utilizados como entrada nos modelos de transformação chuva-vazão, calibrados para as bacias de interesse.
Figura 1. Polígono das principais bacias de acumulação de água do SIN (adaptado de LOPES et al., 2008)
Figure 1. Main watersheds polygon of water accumulation at SIN (adapted from LOPES et al., 2008)
A metodologia aplicada para transformação chuva-vazão baseia-se em duas técnicas: modelo hidrológico SMAP (LOPES et al, 1982) e o modelo estocástico linear (MEL) através dos chamados modelos mistos (BEVEN, 2001). O modelo SMAP, em sua versão mensal, é constituído de dois reservatórios matemáticos em quatro funções de transferência, cujas variáveis de estado são atualizadas a cada mês (LOPES et. al., 1982). O MEL é do tipo misto, utiliza tanto dados de vazão observada na seção de interesse como de chuvas observadas e previstas para sua área a montante. O resultado final de vazão utilizado para cálculo da ENA é uma ponderação de 50%-50% dos resultados isolados do MEL e do SMAP para cada bacia.
Para calibração e validação dos modelos são utilizados como dados: o histórico de totais de precipitação mensal em grids de 200 km x 200 km, cobrindo todas as áreas das sub-bacias selecionadas no período de jan/1995 a mai/2007, fornecidos pelo CPTEC; o histórico de vazões médias mensais para as usinas selecionadas coletadas nos arquivos do ONS; e a evaporação potencial média mensal multianual para as sub-bacias, obtida em estações do DAEE, CESP e INMET. A ENA foi calculada através da tabela de produtividades do Relatório de Previsão de Vazões e Geração de Cenários de Afluências, divulgado mensalmente pelo ONS.
Todos esses procedimentos foram realizados para as cinco usinas estudadas e para quatro cenários de mudanças climáticas. Os cenários foram chamados de High, Cntrl, Low e Mid, como descritos por Marengo et.
al. (2011a) e Chou et. al. (2011). É importante salientar que os termos High, Low e Mid não indicam aumento ou
diminuição de chuvas, mas apenas determinam a sensibilidade do modelo de mudanças climáticas acoplado. O cenário Cntrl representa o cenário A1B do Intergovernamental Panel on Climate Changes (IPCC, 2001, 2006). O cenário High pode ser considerado semelhante ao SRES A2 do IPCC e o cenário Low é semelhante ao cenário B1 do SRES/IPCC. O cenário Mid é um cenário intermediário entre os cenários High e Low, não possuindo uma aproximação tão clara com cenários do SRES/IPCC, já o cenário Cntrl em termos de sensibilidade se encontra entre o cenário Low e o cenário Mid.
RESULTADOS E DISCUSSÃO
Os resultados obtidos com a metodologia proposta estão resumidos na Tabela 1.
Para a maior parte dos cenários e das usinas os resultados mostram incremento de ENA. Os resultados de ENA e de vazão apresentados correspondem a média dos 89 anos de simulação (2011 a 2099). Na tabela as médias das ENAs simuladas são comparadas com as MLT do histórico, disponibilizado pelo ONS de 1931 a 2012. A configuração do SIN utilizada para cálculo da ENA foi das usinas existentes na configuração do Programa Mensal de Operação (PMO) de maio de 2014. Não foram consideradas usinas futuras. Esta configuração é importante, pois retrata a situação atual de usinas do país inclusive para o calculo das ENAs do histórico, tornando consistente a comparação das ENAs do histórico e futuras.
Na análise da tabela fica claro que as usinas Furnas e Três Marias apresentam os maiores incrementos de ENA e vazão, variando de 43% a 93% positivos. Os números são altos, ainda mais quando comparados a Serra da Mesa que apresentou os menores valores, negativos em dois cenários. Chou et. al. (2011) explica, por
exemplo, que para os meses de inverno (junho, julho e agosto) na região central do país, segundo os modelos de previsão, existe a ausência de convecções profundas, responsáveis pelas chuvas e tempestades. Analisando-se o gráfico 1 nota-se que os invernos simulados para o futuro (gráfico 1 – A, B e E) são menos úmidos que os invernos do históricos, seguindo assim a explicação de Chou et. al (2011).
Tabela 1. Resultados de simulação da transformação de chuva em vazão e de vazão em ENA para as cinco usinas e para os quatro cenários de mudanças climáticas.
Table 1. Simulation results of the transformation of rainfall in flow and flow in ENA for five Hydro Power Plants
and for the climate change scenarios.
As bacias de Furnas e Três Marias, mais próximas do oceano e mais afastadas da área central do continente, resultaram comportamento diferente das demais. O comportamento diferenciado das bacias também é observado na sazonalidade: o gráfico 1E (Serra da Mesa) mostra o inverno relativamente mais seco que as demais, isso pode ser explicado por sua posição ainda mais central no continente, seguindo a explicação de Chou et. al (2011). Para explicar ainda o comportamento de Furnas e Três Marias, pode ser mencionado que Furnas possui parte de suas cabeceiras localizadas na vertente oeste da Serra da Mantiqueira, conhecida por seus picos de altitude muito elevadas, o que pode contribuir ainda mais com o aumento de precipitação na região. Chou et.al. (2011) explica que a geomorfologia contribui diretamente com a polarização de chuva em algumas áreas. Pode-se dizer que distancia do oceano e as condições de geomorfologia da região influenciam muito os resultados e as diferenças de magnitude nas vazões e ENAs de Furnas e Três Marias para as demais usinas.
Porém, devido as incertezas intrínsecas dos processos de previsão climatológica, associado as incertezas dos modelos de transformação chuva-vazão, diferenças médias em séries históricas longas na casa das unidades percentuais não podem ser consideradas como tendências precisas. Já os percentuais elevados sim, desta maneira ao analisarmos a tabela podemos dizer que Furnas e Três Marias apontam para um acréscimo de vazões e ENAs para o futuro. Nova Ponte e Emborcação apontam para um ligeiro aumento de baixa relevância. E Serra da Mesa por possuir 50% dos valores negativos e 50% positivos acaba por não sugerir variações claras nem de aumento e nem de diminuição das vazões e ENA para o futuro.
O gráfico 1 apresenta as médias mensais (2011-2099) nos quatro cenários para as diferentes usinas e a série de médias mensais da MLT do histórico. O gráfico 1, diferente da tabela 1, sugere uma análise sob a ótica da sazonalidade e não apenas de valores absolutos. Desta maneira ao analisarmos os gráficos A, B e E pode ser notado que existe um deslocamento da série no tempo, ou seja, os gráficos apontam para uma mudança de sazonalidade, onde os períodos de cheia e vazante são deslocados no tempo. Observando a curva da série da MLT histórica percebe-se que os meses de menor ENA acontecem em setembro, já na série simulada este ponto é deslocado para o mês de agosto, antecipando assim um mês, já no gráfico 1E é deslocado para o mês de julho.
Nota-se também que as curvas ficam mais agudas para as simulações futuras, fato este que pode sugerir eventos mais intensos de precipitação. Este tipo de situação pode prejudicar a capacidade de regularização do SIN tanto pela alteração do regime hidrológico como eventualmente necessidade futura de maiores volumes de espera para controle de cheias, resultando perdas maiores por vertimento. No caso do Gráfico 1 (C e D) a sazonalidade pode apontar para fatores positivos, apesar dos eventos também sugerirem mais intensidade. Nestes casos pode ser notado que o período de vazante não se desloca no tempo, já o período de cheia sim, com antecipação que poderia beneficiar o sistema.
Ainda para efeito de análise dos resultados, principalmente a comparação das médias futuras com o MLT histórico, é importante citar que o histórico de vazões e ENAs do período anterior a 1970 não representam as vazões atuais: uma chuva no passado e a mesma no presente gerariam vazões diferentes. Alguns estudos mostram este tipo de efeito (TUCCI e CLARKE, 1998; COLLISCHONN et al, 2001 e TUCCI, 2002) e atribuem
Chuva (mm) Chuva (mm)
Simulada Simulada MLT hist Simulada MLT hist Simulada Simulada MLT hist Simulada MLT hist
Emborcação 1598 515 487 2319 2191 6% Emborcação 1608 517 487 2326 2191 6%
Nova Ponte 1687 324 299 1628 1498 9% Nova Ponte 1801 356 299 1788 1498 19%
Furna 1960 1335 926 7282 5050 44% Furna 2159 1528 926 8334 5050 65%
Três Marias 1772 1074 691 3462 2228 55% Três Marias 1844 1137 691 3664 2228 64%
Serra da Mesa 1635 803 774 2369 2282 4% Serra da Mesa 1538 724 774 2134 2282 -6%
Chuva (mm) Chuva (mm)
Simulada Simulada MLT hist Simulada MLT hist Simulada Simulada MLT hist Simulada MLT hist
Emborcação 1443 435 487 1960 2191 -11% Emborcação 1869 641 487 2886 2191 32%
Nova Ponte 1644 312 299 1563 1498 4% Nova Ponte 1896 380 299 1907 1498 27%
Furna 2014 1391 926 7584 5050 50% Furna 2080 1439 926 7850 5050 55%
Três Marias 1683 994 691 3203 2228 44% Três Marias 2075 1339 691 4316 2228 94%
Serra da Mesa 1377 597 774 1760 2282 -23% Serra da Mesa 1885 1000 774 2950 2282 29%
ENA (MWmed) % Cenário High Usina/Bacia Vazão (m³/s) ENA (MWmed) % ENA (MWmed) % Usina/Bacia Vazão (m³/s)
Cenário Mid Cenário Low
Usina/Bacia Vazão (m³/s) ENA (MWmed) %
Cenário Cntrl
como causa a mudança de uso do solo, principalmente a substituição das florestas por áreas agrícolas. A maneira ideal de comparação seria simular os dados de vazão a partir das chuvas do histórico com os modelos hidrológicos calibrados para o estado atual de ocupação das bacias. Porém essas séries de chuva possuem falhas e esta execução seria inviável, por esse motivo foram utilizadas as séries oficiais homologadas pela ANEEL.
Gráfico 1. ENA média mensal.
Graphic 1. ENA Monthly average.
CONCLUSÃO
A antecipação e a cenarização dos possíveis impactos das mudanças climáticas podem ser de grande utilidade para o planejamento energético de médio e longo prazo. É importante salientar que dadas às incertezas deste tipo de simulação e previsão de longo período, os resultados não devem ser assumidos de maneira precisa e sim na forma de tendências ou cenários.
Os resultados do estudo apontam, de forma, geral para um acréscimo de água e consequentemente de ENA do polígono estudado, principalmente para Furnas e para Três Marias. Em ambos os casos este acréscimo, caso realmente venha a acontecer, é de fundamental importância visto que tanto a cascata de usinas do Rio Grande – Rio Paraná (caso de Furnas) quanto à cascata do Rio São Francisco (caso de Três Marias) são cascatas de extrema importância e de grande produtividade do SIN. As demais usinas estudadas como apontam para ligeiros ganhos e até ligeiras perdas, como é o caso de Serra da Mesa pra alguns cenários, geram impactos menores, pontualmente, mas quando avaliado o SIN como um todo estes pequenos impactos podem ser de grande relevância.
Desta forma recomenda-se como continuidade da pesquisa aplicar a metodologia proposta para todas as usinas do sistema para avaliar os impactos em todo o país. Foi observado que mesmo bacias próximas podem responder de maneira bastante diferente as variações consideradas. Desta maneira um estudo envolvendo todas as bacias poderia representar melhor o Brasil como um todo e apontar perdas ou acréscimos de ENA de maneira mais robusta para ser usada no planejamento de médio e longo prazo do sistema.
Além disso, as possíveis mudanças de sazonalidade devem ser estudadas para todas as bacias uma vez que as sazonalidades tem fundamental importância para o funcionamento do sistema e muitas vezes a análise das mudanças em valores absolutos não mostram os impactos que a sazonalidade podem causar tanto positivamente quando negativamente no sistema elétrico como um todo.
À Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) pelo financiamento e ao CCST/INPE pela contribuição com dados utilizados na pesquisa. Apoio adicional foi fornecido pela Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP) processos 08/58508-1 e 13/03432-9.
REFERÊNCIAS
ARVANITIDIS N.V., ROSING J., Composite Representation of a Multireservoir Hydroeletric Power System, IEEE Transactions on Power Apparatus and Systems, vol 2, pp 319, Feb. 1970.
BEVEN, K.J. Rainfall-Runoff Modelling: The Primer, John Wiley & Sons. 2001. CEPEL, Modelo a Sistema Equivalente, Descrição Geral, RT 1705/80, Fev 1980.
CHOU SC, MARENGO JA, LYRA A, SUEIRO G, PESQUERO J, ALVES LM, KAY G, BETTS R, CHAGAS D, GOMES JL, BUSTAMANTE J, TAVARES P. Downscaling of South America present climate driven by 4-member HadCM3 runs, Clim Dyn. doi:10.1007/s00382-011-1002-8. 2011.
COLLISCHONN, W.; TUCCI, C.E.M.; CLARKE, R. T. Further evidence of changes in the hydrological regime of the River Paraguay: part of a wider phenomenon of climate change, Journal of Hydrology 245, 218-238. 2001.
IPCC (Intergovernmental Panel on Climate Changes): The Scientific Basis-Summary for Policymakers and Technical Summary of the Working Group I Report. Cambridge Univ. Press. 98 pp. 2001.
IPCC. IPCC SRES climate scenarios: The IPCC data Data Distribuition Centre. Disponível em: http://www.ipcc-data.org/sres/gcm_data.htm. Acesso em 26 de abril de 2006.
LOPES J.E.G.; BRAGA B.P.F.; CONEJO J.G.L. SMAP - A Simplified Hydrological Model, Applied Modelling in Catchment Hydrology, ed. V.P.Singh, Water Resources Publications, 1982.
LOPES, J. E. G.; ZAMBON, R. C.; FRANCATO, A. L.; BARBOSA, P. S. F.; ZANFELICE, F. R. Previsão climática de vazões para o sistema interligado nacional. In: SIMPÓSIO DE RECURSOS HÍDRICOS DO SUL-SUDESTE, 2008, Rio de Janeiro. II Simpósio de Recursos Hídricos do Sul-Sudeste, 2008. v. 1.
LUCENA, A.F.P, SZKLO A.S.; SHAEFFER, S.R.R.; BORBA, B.S.M.C.; COSTA, I.V.L.; PEREIRA, J.R.A.O.; CUNHA, S.H.F. The vulnerability of renewable energy to climate change in Brazil, Energy Policy, v. 37, p. 879-889, 2009.
MARENGO J. A.; CHOU, Sc ; KAY, G ; ALVES, L. M. ; PESQUERO, J. ; SOARES, W. ; SANTOS, D. C.; LYRA, A.; SUEIRO, G.; BETTS, R.; CHAGAS, D.; GOMES, J.; BUSTAMENTE, J.; TAVARES, P. Development of regional future climate change scenarios in South America using the Eta CPTEC/HadCM3 climate change projections: climatology and regional analyses for the Amazon, São Francisco and the Paraná River basins, Climate Dynamics, v. 23, p. 1-20, 2011a.
MARENGO J. A.; TOMASELLA, J. ; SOARES, W. ; ALVES, L. M. ; NOBRE, C . Extreme climatic events in the Amazon basin: climatological and hydrological context of previous floods, Theoretical and Applied Climatology, v. 85, p. 1-13, 2011b.
MME – Ministério de Minas e Energia, 2014. Balanço Energético Nacional Empresa de Pesquisa Energética. Rio de Janeiro: EPE – Empresa de Pesquisa Energética, 2014.
ONS - Operador Nacional do Sistema Elétrico Brasileiro. Revisão das séries de vazões naturais nas principais bacias do SIN. Rio de Janeiro, 2005.
SAMPAIO, G.; NOBRE, C. A. Previsões Experimentais de Precipitação e Temperatura Médias Mensais. CPTEC. 2006.
TOLMASQUIM, M. T. Novo modelo do setor elétrico brasileiro. Rio de Janeiro: Editora Synergia; EPE: Brasília, 2011.
TUCCI C. E. M. Impactos da variabilidade climática e do uso do solo nos recursos hídricos. Estudo preparado como contribuição da ANA – Agência Nacional de Águas para a Câmara Temática sobre Recursos Hídricos do Fórum Brasileiro de Mudanças Climáticas. Maio de 2002.
TUCCI, C.E.M.; CLARKE, R.T. Environmental Issues in the La Plata Basin. Water Resources Development, v 14 N.2 p 157-173. 1998.
