Estudo de abrigos para peixes a jusante de centrais hidroeléctricas

Estudo de abrigos para peixes a jusante de centrais hidroeléctricas

Modelação numérica

Rui Tiago Pessoa Zabelo Matos de Almeida

Dissertação para obtenção do Grau de Mestre em

Engenharia Civil

Orientador: Professor Doutor António Alberto do Nascimento Pinheiro

Orientador: Doutora Isabel Maria Bento de Matos Boavida

Júri

Presidente:

Professor Doutor António Alexandre Trigo Teixeira

Orientador:

Professor Doutor António Alberto do Nascimento Pinheiro

Vogal:

Professor Doutor Jorge de Saldanha Gonçalves Matos

Vogal:

Doutor José Maria Horta e Costa Silva Santos

R

ESUMO

Quando uma central hidroeléctrica opera em regime de hydropeaking, o caudal natural do curso de água é periodicamente alterado por descargas fortes, eventualmente de curta duração, resultantes da produção de hidroelectricidade durante os períodos de consumo de ponta. Estes eventos criam frequentemente um forte stress para os peixes, em todos os estágios de vida, interferindo assim com o bem-estar das populações piscícolas e com as condições ecológicas do rio a jusante da central hidroeléctrica. A criação de abrigos laterais para peixes tem sido apontada como uma das mais promissoras medidas de mitigação para proteger as espécies piscícolas dos caudais de ponta. Desta forma, é crucial determinar critérios de dimensionamento para os abrigos laterais, de forma a aumentar a disponibilidade de habitat. Sendo cada vez mais aplicados em estudos de modelação de habitat, os modelos hidrodinâmicos 2D são uma ferramenta poderosa para perceber as interacções entre o escoamento do rio e os padrões hidráulicos numa escala de microhabitat. Quando acoplados com um modelo biológico de habitat que represente os diferentes requisitos de habitat, estes modelos permitem uma melhor percepção da influência dos caudais de ponta nos peixes, enquanto estimam a abundância relativa de habitats. No presente estudo, são comparados resultados obtidos numa instalação experimental com as simulações de habitat efectuadas com o modelo River2D. Foram testadas diferentes configurações de abrigo observando a taxa de presença no abrigo da truta juvenil, bem como da sua localização no interior do mesmo. Foram utilizadas as curvas de preferência da truta-de-rio (Salmo trutta fario) e do barbo-comum (Luciobarbus bocagei), nos estágios juvenil e adulto, e foram integradas essas curvas com os valores de profundidade do escoamento e velocidade obtidos com o River2D, para estimar a disponibilidade de habitat para as diferentes configurações de abrigos para peixes. Os resultados para a truta juvenil estão razoavelmente de acordo com as principais conclusões do trabalho experimental. Simulações numéricas semelhantes foram também desenvolvidas num trecho de rio, com o objectivo de analisar problemas de dimensionamento e implantação dos abrigos e de avaliar a sua eficiência num curso de água natural, tendo sido obtidas melhorias em termos de disponibilidade de habitat.

A

BSTRACT

Wherever a hydropower station operates under a hydropeaking regime, the stream base flow is periodically changed by strong and eventually short-duration discharge fluctuations resulting from hydropower production during peak electricity consumption periods. These events often place an intolerable stress on fish over all life-stages, thus interfering with the population success and the ecological condition of the river reach downstream of the powerhouse. The creation of lateral fish shelters has been pointed out as one of the most promising mitigation measure to protect fish species from peak flows. Therefore is crucial to determine design guidelines for the fish shelters in order to increase habitat availability. Being more and more applied in habitat studies, the 2D hydrodynamic numerical models are a powerful tool to understand the interactions between river flow and the hydraulic patterns at a microhabitat scale. When coupled with a biological model of habitat representing different habitat requirements, these models allow a better understanding on the influence of peak flows over fish occurrence while estimating the relative abundance of habitats. In this study, results from an experimental facility are compared with habitat simulations carried out with the River2D. Different shelter configurations were tested in the facility by analysing the shelter global frequentation rate of juvenile brown trout as well as their preference location inside the shelter. The habitat requirements curves of the brown trout (Salmo trutta) and Iberian barbel (Luciobarbus bocagei) were used, both for juvenile and adults, and integrated with the depth and velocity results obtained with River2D to estimate the habitat availability for different shelters design configurations. Results for the juvenile trout reasonably agree with the experimental major findings. Similar simulations were also developed in a river reach, with the purpose of analysing the design problems and shelter construction and evaluating their efficiency in a natural stream, which conducted to increases in terms of habitat availability.

A

GRADECIMENTOS

Apesar de ser um trabalho individual, a presente dissertação não teria sido concluída sem o apoio de uma série de pessoas. Nesta página ficam os meus sinceros agradecimentos.

Ao Professor Doutor António Pinheiro e à Doutora Isabel Boavida, orientadores científicos desta dissertação, expresso o meu agradecimento não só pelo rigor exigido ao longo deste trabalho, mas também pela liberdade que me deram para o efectuar, dando-me a escolha do rumo a seguir. Um muito obrigado pela total disponibilidade demonstrada e por me terem ajudado a dar os primeiros passos na modelação numérica e na ecohidráulica.

Aos meus pais e avô, por me colocarem sempre em primeiro lugar. Um dia retribuirei, com toda a certeza. Este trabalho também é fruto do vosso esforço.

À minha madrinha, padrinho e primos pelo apoio incondicional e entusiamo demonstrado durante o meu percurso académico.

À Bárbara, por todo o apoio e pela inesgotável paciência.

A um grupo de amigos onde nenhum interesse pessoal se sobrepõe a nada. Ao João Fabião, ao Manuel Guerra, ao João Sá Madeira, ao Francisco Ceia, ao Romeu Rosa, à Maria Gomes, ao João Correia, ao João Delgado, ao Bruno Cossermelli, ao Francisco do Vale e ao Tiago Pereira o meu sincero obrigado, pois foram anos bem passados, tanto dentro como fora do Técnico. Tenho a certeza que o futuro nos reserva mais do mesmo.

Aos verdadeiros amigos que fiz durante a minha passagem pelo Fórum Civil. Não serão esquecidos.

Aos meus companheiros de equipa, pelas muitas vitórias e bons momentos vividos fora de campo. Em especial ao Nuno Requeijão, ao João Pireza, ao Ricardo Raimundo, ao António Sequeira e por fim, ao Pedro Pinto, pelos “nossos” dezassete anos de carreira.

P

UBLICAÇÕES

Os seguintes artigos foram publicados no seguimento da presente dissertação:

(i) Almeida, R., Boavida, I., Pinheiro, A. 2014. Abrigos laterais para peixes a jusante de centrais hidroeléctricas – modelação numérica da disponibilidade de habitat. Actas do 12º Congresso da Água, 5 a 8 de Março de 2014, Lisboa.

(ii) Almeida, R., Boavida, I., Pinheiro, A. 2014. Assesment of trout habitat suitability fish shelters downstream a hydropower dam. Procedimentos do 10th _{International Symposium} on Ecohydraulics, 23 a 27 de Junho de 2014, Trondheim, Noruega.

Í

NDICE

1

Introdução ... 1

2

Síntese de conhecimentos ... 5

2.1.1 Caracterização e condicionamentos de estudo ... 5

2.1.2 Consequências ... 6

2.1.3 Medidas de mitigação ... 7

2.2 Modelos hidrodinâmicos de habitat ... 9

2.2.1 Considerações gerais ... 9

2.2.2 Habitat Suitability Criteria e Habitat Suitability Index ... 11

2.2.3 River2D ... 14 2.2.4 Casimir Fish 2D ... 15 2.3 Espécies estudadas ... 16 2.3.1 Truta ... 16 2.3.2 Barbo ... 18

3

Modelação numérica ... 21

3.1 Calibração do modelo numérico ... 21

4

Análise de novas configurações para os abrigos laterais ... 29

4.2 Configurações criadas ... 29

4.3 Análise de resultados ... 31

4.3.1 Valores de HHS e WUA para as configurações criadas ... 31

4.3.2 Análise dos resultados obtidos para as trutas ... 37

4.3.2.1 Considerações gerais ... 37

4.3.2.2 Conclusões ... 50

4.3.3 Análise dos resultados obtidos para os barbos ... 51

4.3.3.1 Considerações Gerais ... 51

4.3.3.2 Conclusões ... 57

5

Aplicação dos abrigos a um curso de água natural – rio Ocreza ... 59

5.1 Introdução ... 59

5.2 Disponibilidade de habitat no rio Ocreza ... 59

5.3 Abrigos utilizados ... 61

5.4 Resultados ... 63

5.4.1 Valores de WUA no rio Ocreza ... 63

5.4.2 Disponibilidade de habitat nos abrigos ... 69

Í

NDICE DE FIGURAS

Figura 1.1 - Evolução da produção de energia eléctrica a partir de energias renováveis. Ano de 2013

provisório (Fonte: DGEG, 2013) ... 1

Figura 2.1 - Parâmetros utilizados para classificar rápidas flutuações do escoamento ... 5

Figura 2.2 - Esquema de bacia de compensação (Schweizer et al., 2009) ... 8

Figura 2.3 - Esquema de ensaio laboratorial realizado por Meile (2008) com o objectivo de estudar a influência das macro-rugosidades no escoamento ... 8

Figura 2.4 - Esquema de instalação laboratorial de abrigo para peixes - planta (Ribi et al., 2009) ... 9

Figura 2.5 - Truta-de-rio (Filipe Ribeiro) ... 16

Figura 2.6 - Riffle (Bain and Stevenson, 1999) ... 16

Figura 2.7 - Curvas de preferência - Truta Juvenil (Inverno-Primavera) ... 17

Figura 2.8 - Curvas de preferência - Truta Juvenil (Verão-Outono) ... 17

Figura 2.9 - Curvas de preferência - Truta Adulta (Inverno-Primavera) ... 17

Figura 2.10 - Curvas de preferência - Truta Adulta (Verão-Outono) ... 18

Figura 2.11 - Barbo-comum (DGRF) ... 18

Figura 2.12 - Curvas de preferência - Barbo Juvenil ... 19

Figura 2.13 - Curvas de preferência - Barbo Adulto ... 19

Figura 3.1 - Esquema em planta da instalação experimental com obstáculo na zona do abrigo... 21

Figura 3.2 - Esquema 3D da instalação laboratorial (vista de montante) ... 21

Figura 3.3 - Área de referência (a tracejado) das configurações testadas ... 22

Figura 3.4 - Configurações testadas (adaptado de Ribi (2011)) ... 23

Figura 3.5 - Taxas de presença observadas nas configurações testadas na instalação experimental 23 Figura 3.6 - Malha de elementos finitos. Configuração C8 (River2D) ... 24

Figura 3.7 - Área analisada para determinar o valor de HHS ... 25

Figura 3.8 - Relação entre a taxa de presença e o HHS - Trutas juvenis (Inverno-Primavera) ... 25

Figura 3.9 - Relação taxa de presença - HHS para as espécies estudadas. VO – Verão-Outono; IP – Inverno Primavera. ... 27

Figura 4.1 – Novas configurações para o abrigo ... 29

Figura 4.2 - Profundidades (m) na configuração C0 ... 31

Figura 4.3 - Distribuição de DSI - Truta Juvenil – Inverno-Primavera ... 32

Figura 4.4 - Distribuição de DSI - Truta Adulta – Inverno-Primavera ... 32

Figura 4.5 - Distribuição de DSI - Truta Juvenil – Verão-Outono... 33

Figura 4.6 - Distribuição de DSI - Truta Adulta – Verão-Outono... 33

Figura 4.7 - Distribuição de DSI - Barbo Juvenil ... 33

Figura 4.8 - Distribuição de DSI - Barbo Adulto ... 34

Figura 4.9 - Ganhos/perdas de HHS em relação à configuração C0 – Trutas (IP – Inverno Primavera; VO – Verão-Outono) ... 36

Figura 4.10 - Ganhos/perdas de HHS em relação à configuração C0 - Barbos ... 36

Figura 4.12 - Distribuição de velocidades de escoamento (m/s) na configuração A ... 38

Figura 4.13 - Distribuição de VSI na configuração A - Truta Juvenil (Inverno-Primavera) ... 39

Figura 4.14 - Distribuição de CSI na configuração A - Truta Juvenil (Inverno-Primavera) ... 39

Figura 4.15 - Distribuição de VSI na configuração A - Truta Adulta (Verão-Outono) ... 40

Figura 4.16 - Distribuição de CSI na configuração A - Truta Adulta (Verão-Outono) ... 40

Figura 4.17 - Configuração B ... 41

Figura 4.18 - Distribuição de velocidades de escoamento (m/s) na configuração B ... 41

Figura 4.19 - Distribuição de VSI na configuração B - Truta Juvenil (Inverno-Primavera) ... 42

Figura 4.20 - Distribuição de CSI na configuração B - Truta Juvenil (Inverno-Primavera) ... 42

Figura 4.21 - Distribuição de VSI na configuração B - Truta Adulta (Inverno-Primavera) ... 43

Figura 4.22 - Distribuição de CSI na configuração B - Truta Adulta (Inverno-Primavera) ... 43

Figura 4.23 - Distribuição de VSI na configuração B - Truta Adulta (Verão-Outono) ... 44

Figura 4.24 - Distribuição de CSI na configuração B - Truta Adulta (Verão-Outono) ... 44

Figura 4.25 - Configuração H ... 45

Figura 4.26 - Distribuição de velocidades de escoamento (m/s) na configuração H ... 45

Figura 4.27 - Distribuição de VSI na configuração H - Truta Juvenil (Verão-Outono) ... 46

Figura 4.28 - Distribuição de CSI na configuração H - Truta Juvenil (Verão-Outono) ... 46

Figura 4.29 - Configuração J ... 47

Figura 4.30 - Distribuição de velocidades de escoamento (m/s) na configuração J ... 47

Figura 4.31 - Distribuição de VSI na configuração J - Truta Juvenil (Verão-Outono) ... 48

Figura 4.32 - Distribuição de CSI na configuração J - Truta Juvenil (Verão-Outono) ... 48

Figura 4.33 - Configuração K ... 49

Figura 4.34 - Distribuição de velocidades de escoamento (m/s) na configuração K ... 49

Figura 4.35 - Distribuição de VSI na configuração K - Truta Adulta (Inverno-Primavera) ... 50

Figura 4.36 - Distribuição de CSI na configuração K - Truta Adulta (Inverno-Primavera) ... 50

Figura 4.37 - Configuração C ... 51

Figura 4.38 - Distribuição de velocidades de escoamento (m/s) na configuração C ... 52

Figura 4.39 - Distribuição de VSI na configuração C - Barbo Juvenil ... 52

Figura 4.40 - Distribuição de CSI na configuração C - Barbo Juvenil ... 53

Figura 4.41 - Configuração D ... 53

Figura 4.42 - Distribuição de velocidades de escoamento (m/s) na configuração D ... 54

Figura 4.43 - Distribuição de VSI na configuração D - Barbo Juvenil ... 54

Figura 4.44 - Distribuição de CSI na configuração D - Barbo Juvenil ... 54

Figura 4.45 - Distribuição de VSI na configuração H - Barbo Juvenil ... 55

Figura 4.46 - Distribuição de CSI na configuração H - Barbo Juvenil ... 55

Figura 4.47 - Distribuição de VSI na configuração J - Barbo Adulto ... 56

Figura 4.48 - Distribuição de CSI na configuração J - Barbo Adulto ... 56

Figura 4.49 - Distribuição de VSI na configuração K - Barbo Adulto ... 57

Figura 5.2 - Curvas Caudal - WUA - Área molhada - HHS para o Barbo no rio Ocreza ... 60

Figura 5.3 - Abrigo utilizado no rio Ocreza ... 61

Figura 5.4 - Localização dos abrigos (1,2 e 3) (River2D) ... 62

Figura 5.5 - Esquema 3D do abrigo ... 63

Figura 5.6 - Curva Caudal - WUA com abrigos (Barbo Juvenil) ... 63

Figura 5.7 - Curva Caudal - WUA com abrigos (Barbo Adulto) ... 64

Figura 5.8 - Profundidade (m) para os para os caudais de 50, 60 e 80 m3_{/s ... 65}

Figura 5.9 - Velocidade do escoamento (m/s) para os caudais de 50, 60 e 80 m3_{/s ... 66}

Figura 5.10 - Distribuição de CSI (Barbo Juvenil) no rio Ocreza ... 67

Figura 5.11 - Distribuição de CSI (Barbo Adulto) no rio Ocreza ... 68

Í

NDICE DE TABELAS

Tabela 2.1 - Medidas de mitigação e impactes associados (+ impacte positivo, - impacte negativo) .. 9

Tabela 3.1 - Valores de HHS e WUA para as configurações testadas na instalação experimental... 26

Tabela 4.1 - Descrição das novas configurações testadas ... 30

Tabela 4.2 - Valores aproximados de HSI para as alturas de escoamento no intervalo considerado – Rio Lima... 31

Tabela 4.3 - Valores de HHS e de WUA para as configurações testadas ... 35

Tabela 5.1 - Cota de soleira dos abrigos ... 62

Tabela 5.2 - Distribuição de CSI no Abrigo 1 ... 69

Tabela 5.3 - Distribuição de CSI no Abrigo 2 ... 70

Tabela 5.4 - Distribuição de CSI no Abrigo 3 ... 70

Tabela 5.5 - Distribuição de DSI no Abrigo 1 ... 71

Tabela 5.6 - Distribuição de DSI no Abrigo 2 ... 72

Tabela 5.7 - Distribuição de DSI no Abrigo 3 ... 72

Tabela 5.8 - Distribuição de VSI no Abrigo 1 ... 73

Tabela 5.9 - Distribuição de VSI no Abrigo 2 ... 74

Tabela 5.10 - Distribuição de VSI no Abrigo 3 ... 74

S

IGLAS

CFD Computational Fluid Dynamics CISI Channel Index Suitability Index CSI Combined Suitability Index DSI Depth Suitability Index

DGEG Direcção Geral de Energia e Geologia GPS Global Positioning System

HHS Hydraulic Habitat Index HSC Habitat Suitability Criteria HSI Habitat Suitability Index

IFIM Instream Flow Incremental Methodology PHABSIM Physical Habitat Simulation

REN21 Renewable Energy Policy Network for the 21st _Century VSI Velocity Suitability Index

S

IMBOLOGIA

𝝆 Massa volúmica da água

𝝉𝒊𝒋 Tensão exercida no plano perpendicular a i na direção j

Ai Área de influência do nó i

g Aceleração da gravidade h Altura do escoamento

Ks Coeficiente de rugosidade absoluta

n Número de nós

qi Caudal na direcção i

S0i Declive do leito do canal na direcção i

Sfi Perda de carga unitária

t Tempo

1 I

NTRODUÇÃO

1.1

E

NQUADRAMENTO

A energia hídrica ou hidroenergia é uma das fontes de energia renováveis mais antigas da humanidade, tendo sido inicialmente utilizada para fins agrícolas e industriais. À medida que as necessidades energéticas das populações têm vindo a aumentar, a utilização da energia hídrica tem-se concentrado na produção de energia hidroeléctrica, a qual tem adquirido importância crescente no mercado energético a nível global.

Actualmente, a hidroenergia é a forma de energia renovável mais utilizada, assegurando cerca de 16% da energia eléctrica consumida a nível mundial, com uma potência total instalada de 990 GW, excluindo os sistemas mistos, e uma produção média anual de cerca de 3700 Twh em 2012 (REN21, 2012). Em Portugal, em 2012, a produção de hidroenergia foi de cerca de 6660 Gwh (DGEG, 2013), o que corresponde a cerca de 32% do total da energia gerada através de fontes renováveis. A nível nacional a tendência é para o crescimento de produção de energia eléctrica a partir da energia hídrica (Figura 1.1).

Figura 1.1 - Evolução da produção de energia eléctrica a partir de energias renováveis. Ano de 2013 provisório (Fonte: DGEG, 2013)

por hydropeaking, na terminologia anglo-saxónica. Este é o termo que se adoptará na presente dissertação.

As variações rápidas de caudal, e as consequentes variações de nível, afectam o ecossistema aquático, sendo um dos factores de maior stress, em particular, para a fauna piscícola (Scruton et al., 2008). De forma a mitigar os impactes sentidos por estas populações, os abrigos laterais para peixes são apontados como uma das mais promissoras medidas de mitigação estruturais para o hydropeaking. Devido à dificuldade de execução de ensaios em protótipos, a conjugação de ensaios em instalações experimentais com simulações numéricas dos regimes de escoamento e das condições de habitat é o modo mais viável para testar a eficiência dos abrigos.

Com o objectivo de avaliar a disponibilidade de habitat dos abrigos laterais para peixes, Ribi (2011) realizou, no âmbito de uma dissertação de doutoramento, uma série de ensaios experimentais cujos resultados são comparados com os obtidos através de simulações numéricas. Validando o modelo numérico com base nos referidos ensaios, analisar-se-ão geometrias alternativas para os abrigos testados por Ribi (2011), de forma a aumentar a disponibilidade de habitat dos mesmos e ainda para extrapolar a sua utilização num curso de água natural.

1.2

O

BJECTIVOS

O presente estudo tem como objectivo principal aferir a eficiência de abrigos laterais para peixes a jusante de centrais hidroeléctricas que funcionem em regime de hydropeaking. Para concretizar o referido objectivo será necessário:

1. Efectuar a modelação numérica 2D dos escoamentos num canal rectangular com um abrigo lateral para peixes, com diferentes configurações, em conformidade com o testado por Ribi (2011);

2. Utilizar curvas de preferência de habitat, de forma a estudar a disponibilidade de habitat proporcionada por cada tipo de abrigo para as diferentes espécies e estágios de desenvolvimento;

3. Comparar os resultados das simulações numéricas e da instalação experimental, de modo a verificar a validade das mesmas;

4. Estudar formas de abrigo alternativas às estudadas por Ribi (2011);

5. Estudar as condições de aplicação e a eficiência destes abrigos laterais para peixes quando aplicados a um curso de água natural.

1.3

E

STRUTURA DA DISSERTAÇÃO

2 S

ÍNTESE DE CONHECIMENTOS

2.1 H

YDROPEAKING

2.1.1 C

As centrais hidroeléctricas com albufeira de armazenamento destinadas à produção de electricidade são responsáveis pelo fenómeno de hydropeaking (Ribi et al., 2009). A alteração do regime natural de escoamento, causado pelos picos de produção de energia hidroeléctrica, difere substancialmente dos regimes de cheias naturais, quer na frequência, quer na variação temporal do caudal, quer na magnitude. Este fenómeno pode assim ser definido como a variação rápida do caudal escoado num troço de um curso de água imediatamente a jusante duma central hidroeléctrica. Estas variações abruptas e frequentes de caudal afectam o ecossistema aquático a jusante, com especial incidência na fauna piscícola. As elevadas velocidades de escoamento podem levar à morte dos peixes inclusive (Jungwirth et al., 2003) e pelas reduções rápidas de habitat, que podem implicar a retenção dos peixes em zonas que, por redução do nível, ficam isoladas do leito onde ocorre o escoamento.

Na Figura 2.1 são representados os parâmetros utilizados para classificar as rápidas flutuações do caudal: razão entre caudal máximo e o caudal mínimo, taxa de variação da altura de escoamento e taxa de variação do caudal.

 A razão entre o caudal máximo e o caudal mínimo é obtida através da divisão do maior valor de caudal registado pelo caudal de base. Este parâmetro pode ser também utilizado para classificar cheias.

 A taxa de variação da altura de escoamento é representada pela taxa de variação do nível da água ao longo do tempo. Este rácio pode ser maior quando o caudal aumenta devido a fenómenos de precipitação intensa.

 A taxa de variação do caudal é o tempo decorrido entre dois picos no hidrograma. A frequência com que estes picos ocorrem também pode ser um parâmetro de caracterização das flutuações do escoamento.

Seria de esperar uma maior frequência nos períodos da manhã e do final do dia, quando as necessidades de electricidade são maiores. No entanto, como consequência das alterações existentes na utilização de energias renováveis, estes padrões têm sofrido mudanças nos últimos anos.

Os estudos em protótipo dos regimes de hydropeaking não são fáceis de realizar, dadas as implicações que têm na operação das centrais hidroeléctricas, e consequentemente, na produção de energia, pelo que, alternativamente, se recorre a ensaios em instalações experimentais. Estes ensaios permitem mais facilmente analisar determinados aspectos específicos de forma sistemática, desde que as condições sejam próximas das reais. A reprodução de condições morfológicas naturais (como por exemplo o substrato, o escoamento subterrâneo e a dinâmica de sedimentos) é difícil (Harby et al., 2013).

De forma a obter resultados válidos e conseguir reproduzir o regime de hydropeaking aconselha-se assim a utilização de estudos em protótipo conjugada com simulações numéricas.

2.1.2 C

As características físicas num rio podem ser variadas, nomeadamente no que diz respeito às condições hidráulicas, temperatura, gelo, visibilidade, cobertura, substrato e erosão. No entanto, as alterações introduzidas pelo homem nos cursos de água naturais podem levar a severas alterações ambientais no rio e a criar condições insuportáveis para os organismos que lá habitam. Assim, os impactes causados pelo hydropeaking num rio podem ser divididos em três grupos: impactes morfológicos, na qualidade da água e biológicos.

Dentro dos impactes morfológicos no rio o denominador comum é a erosão. Este fenómeno afecta não só as margens e leito do rio, como potencia a existência de sedimentos em suspensão na coluna de água. Com uma diminuição da altura de escoamento podem ser criadas zonas secas junto às margens. No que diz respeito à qualidade da água, o hydropeaking pode criar alterações ao nível da temperatura da água, na sua turbidez e aumentar a vegetação existente na massa de água.

Em termos de impactes biológicos, sentidos de uma forma directa pelos peixes, pode referir-se a possibilidade de existirem peixes encalhados (i.e. que não conseguiram regressar a tempo ao centro do canal durante a diminuição do caudal após o turbinamento), o aumento do stress sentido pelos mesmos devido às constantes variações de caudal, a necessidade dos peixes utilizarem mais energia para lidar com as elevadas velocidades de escoamento causando a sua fadiga, a redução de áreas disponíveis para reprodução e o possível arrastamento pela corrente, com especial incidência nos estágios juvenis.

2.1.3 M

Dentro das medidas de mitigação podem ser definidos dois grupos: medidas operacionais e medidas estruturais.

As medidas operacionais dizem respeito à operação da central hidroeléctrica, e têm como principais objectivos diminuir o caudal de ponta (ou pico) e diminuir a taxa de variação da altura de escoamento. A melhor medida para evitar os impactes negativos do hydropeaking é alterar o caudal restituído de uma forma tão lenta que permita aos organismos adaptarem-se às novas condições de escoamento no rio, a jusante da central hidroeléctrica. Como medida adicional, e se possível, pode ser útil aumentar ou diminuir o caudal escoado de uma forma lenta que funcione como “sinal de alerta” para os peixes e restantes organismos. Estas medidas estão directamente relacionadas com as válvulas de seccionamento e turbinas existentes nas centrais, pelo que podem ser mais difíceis de executar.

Existem alguns riscos associados às medidas operacionais, como por exemplo:

 A possibilidade de existirem peixes encalhados no leito do rio quando o hydropeaking ocorre após um longo período de caudais elevados e quando a redução do caudal é feita de forma abrupta;

 A redução do caudal feita durante os períodos diurnos é mais preocupante uma vez que os peixes tendem a refugiar-se visualmente no substrato ou junto a raízes e outros detritos, podendo ficar encalhados nesses refúgios após a paragem das turbinas. No Inverno, esta situação tende a ser mais alarmante devido aos baixos níveis energéticos das espécies;

 A possibilidade de efectuar manobras de fecho que coloquem em causa a segurança da central hidroeléctrica, devido aos regimes transitórios.

Clarke et al. (2008) sugere três medidas de mitigação para as operações hidráulicas:

 Assegurar que o caudal de base que ocorre num rio é suficiente para manter um ecossistema sustentável;

 O aumento do caudal deve mimetizar um aumento natural do caudal, como nas cheias de pequena dimensão;

 A taxa de variação de caudal deve ser ajustada aos comportamentos diurnos das espécies existentes.

As medidas estruturais estão relacionadas com as alterações morfológicas do rio de forma a melhorar as condições de habitat para os peixes. Estas alterações têm como base a criação de estruturas artificiais.

escoamento próximo do natural, utilizando uma bacia de compensação. Por fim, pode ainda ser feita uma melhoria das condições morfológicas do rio ou construir abrigos para os peixes nas margens do rio.

A criação de uma bacia de compensação pode criar um espaço para fins de lazer ou ainda permitir que a água seja turbinada novamente, caso a queda útil se revele favorável para a produção de energia. Com a criação desta bacia, parte do caudal turbinado seria restituído directamente no rio (aproximando a descarga a um regime natural), sendo o caudal excedente restituído na bacia. Na Figura 2.2 pode ser observado um esquema de uma possível solução com bacia de compensação.

Figura 2.2 - Esquema de bacia de compensação (Schweizer et al., 2009)

Com o objectivo de melhorar as condições morfológicas do rio podem ser criadas macro-rugosidades nas margens do rio (Figura 2.3), que aumentam a resistência ao escoamento e criam condições de abrigo.

Figura 2.3 - Esquema de ensaio laboratorial realizado por Meile (2008) com o objectivo de estudar a influência das macro-rugosidades no escoamento

do mesmo. Na Figura 2.4 é possível observar um esquema de uma instalação laboratorial com o objectivo de estudar a efectividade de um abrigo lateral para peixes.

Figura 2.4 - Esquema de instalação laboratorial de abrigo para peixes - planta (Ribi et al., 2009)

As medidas de mitigação teriam, preferencialmente, impactes positivos tanto nos rios como nas espécies que lá habitam. No entanto nem todas as medidas têm só impactes positivos, pelo que é necessário analisar também os impactes negativos que uma possível medida possa ter. Na Tabela 2.1 é feito um resumo de possíveis medidas de mitigação e impactes associados.

Tabela 2.1 - Medidas de mitigação e impactes associados (+ impacte positivo, - impacte negativo) Medida de mitigação Diminuição gradual do caudal restituído Aumento gradual do caudal restituído Bacia de compensação Abrigos para peixes Impactes Morfológicos

Zonas secas junto às margens

+

+

-

Aumento da erosão

+

+

Qualidade da água

Alteração na temperatura da água

+

+

+

+

Alterações na turbidez

+

+

Biológicos

Encalhamento

+

+

+

Fadiga

+

+

+

+

Arrastamento

+

+

*adaptado de Harby et al. (2013)

2.2 M

ODELOS HIDRODINÂMICOS DE HABITAT

2.2.1 C

mas também no tempo (Crowder et al., 2000). Estas interacções entre o escoamento e as características topográficas revelam-se fundamentais para compreender e determinar a adequabilidade de habitat existente num rio. Os modelos hidrodinâmicos, quando utilizados de forma isolada, nada dizem quanto à adequabilidade de um determinado habitat para uma certa espécie. Desta forma, é necessário juntar a estes modelos um modelo biológico de selecção de habitat, como por exemplo o Habitat Suitability Criteria (HSC) (Bovee, 1982).

As alterações provocadas pelo homem no regime natural de escoamento podem danificar ou destruir totalmente os habitats existentes num rio sendo que, sempre que se regista alguma alteração ao escoamento, são efectuados estudos para determinar as condições de habitat disponíveis. Para efectuar estes estudos a Dinâmica de Fluídos Computacional (CFD – Computational Fluid Dynamics) tornou-se uma técnica fundamental para fornecer previsões quantitativas não só temporais como espaciais das características do escoamento em cursos de água naturais (Leclerc et al., 1995). É importante determinar as variações espaciais do escoamento devido ao seu papel vital na determinação do tipo, qualidade e quantidade de habitat disponível num curso de água.

Os métodos para previsão das características do escoamento podem ser divididos em quatro categorias: (1) modelos tridimensionais (3D), (2) modelos bidimensionais (2D), (3) modelos unidimensionais (1D) e (4) modelos não numéricos. Os três primeiros são baseados em informação espacial do escoamento em três, duas e numa só dimensão, respectivamente, sendo que o último inclui medidas e observações feitas no local. Tal como o nome indica, os modelos 3D permitem determinar as propriedades do escoamento em três dimensões, longitudinal (em direcção a jusante – eixo x), transversal (eixo y) e vertical (eixo z). Os modelos 2D determinam as propriedades do escoamento nas direcções longitudinal e transversal, sendo que os modelos 1D apenas permitem determinar estas mesmas propriedades na direcção longitudinal.

Hoje em dia a utilização de modelos 2D é mais vantajosa que a utilização de modelos 3D, devido às capacidades computacionais necessárias não serem tão exigentes. A utilização destes modelos bidimensionais é considerada suficiente para a maior parte das utilizações existentes na ecohidráulica (Rodi et al., 1981) e tem também a vantagem de poder ser utilizada numa escala comparável à escala do microhabitat dos peixes.

disponível, sem exigir as capacidades computacionais dos modelos 3D. De forma a explorar totalmente as capacidades dos modelos 2D, os modelos hidráulicos precisam que as malhas utilizadas sejam adequadas para reproduzir de forma exacta a topografia do leito que determina as condições de habitat disponíveis para as espécies em estudo (Crowder et al., 2000).

A utilização de modelos 2D para prever as características de escoamento importantes para o habitat consiste primariamente em 3 passos (Crowder et al., 2000): (1) determinar o tipo e a escala dos padrões de escoamento importantes para o estudo; (2) determinar a batimetria do local a uma escala adequada que permita ao modelo reproduzir as variações espaciais do escoamento relevantes para o estudo; e (3) refinar a malha do modelo a um nível que forneça uma solução com uma resolução aceitável.

2.2.2 H

S

C

H

S

I

Os modelos hidrodinâmicos, quando utilizados de forma isolada, nada dizem quanto à adequabilidade de um determinado habitat para uma certa espécie. Desta forma é necessário juntar a estes modelos um modelo biológico de selecção de habitat, o Habitat Suitability Criteria (HSC) (Bovee, 1982).

O HSC converte as características hidráulicas do escoamento e do curso de água em índices de adequabilidade de habitat, o chamado Índice de Adequabilidade de Habitat (Habitat Suitability Index - HSI). O HSI representa a adequabilidade de um determinado habitat para uma certa espécie que pode ainda ser descrita em termos de estágio de vida (juvenil, adulto) e ser influenciada pelo período do ano. O HSI resume a preferência das espécies relativamente aos factores abióticos, sendo os mais importantes a profundidade (Geist et al., 2000), a velocidade do escoamento (Kynard et al., 2000), a composição do substrato (Knapp et al., 1999) e a cobertura (Vadas et al., 2001). A velocidade do escoamento influencia a disponibilidade de alimentos, os comportamentos de locomoção dos peixes e o seu metabolismo (por exemplo, a respiração). A profundidade tem influência na temperatura da água, funciona também como refúgio, afecta a disposição espacial das espécies, nomeadamente na distância existente entre predadores e presas, podendo também ser um factor limitador dos movimentos migratórios. O substrato é constituído pelas partículas existentes no rio, sejam elas orgânicas ou inorgânicas, que podem servir de suporte para uma série de actividades dos peixes, como a sua reprodução, refúgio de predadores ou de caudais que sejam menos favoráveis. A cobertura afecta também a facilidade que os peixes têm de encontrar refúgio e manterem-se a salvo de outros predadores. O HSI toma valores entre 0,0 e 1,0 que correspondem, respectivamente, à mínima e à máxima preferência para uma dada espécie.

utilização (número de indivíduos observados que usam um determinado intervalo de uma variável) com a disponibilidade desse intervalo de valores (percentagem da área do rio com estas características). Em suma, isto significa que dada uma igual possibilidade de escolha para os indivíduos existentes num curso de água, eles irão escolher áreas específicas que lhes são mais favoráveis, pondo de parte outras.

Utilizar valores de HSI previamente determinados para um determinado local, em outras regiões de características diferentes (i.e. hidrológicas, biológicas, geográficas, entre outras) pode levantar uma série de problemas (Freeman et al., 1997). Por exemplo, os valores de HSI podem ser influenciados pela disponibilidade de alimento, pelas relações entre espécies e pela disponibilidade de habitat (Fausch et al., 1986). Assim deve-se, sempre que possível, determinar os valores de HSI para o local em estudo.

O conjunto de valores de HSI determinados relativos a uma série de factores abióticos para uma determinada espécie pode ser definido como Habitat Suitability Curve ou Curva de Preferência de Habitat. As curvas de preferência de habitat são determinadas em diferentes troços de rio natural ou semi-natural da mesma região através de electrofishing (pesca eléctrica), prática que quando feita de forma correcta não traz qualquer dano permanente para os peixes. Normalmente é feita por uma equipa de duas pessoas – uma com o eléctrodo e a outra com uma rede para retirar o peixe da água. O troço de rio é percorrido em zig-zag de jusante para montante para assegurar uma correcta recolha de dados. Introduzindo o eléctrodo na água é criada uma corrente eléctrica que perturba os peixes que são então recolhidos através da rede. É identificada a espécie e o peixe é medido por forma a aferir o seu estágio de vida, sendo depois devolvidos à água mais para jusante do que o local onde foram recolhidos, de forma a evitar uma segunda recolha do mesmo indivíduo. Na zona onde o peixe foi encontrado é deixado um chumbo com uma identificação, para que posteriormente possam aí ser medidas as variáveis abióticas – profundidade, velocidade de escoamento e substrato. De forma a aferir sobre a disponibilidade de habitat existente naquele troço, são seleccionados um conjunto de pontos ao longo de diferentes secções transversais (15 a 25) onde se procede à medição das referidas variáveis abióticas. Os valores registados das variáveis abióticas são depois divididos em classes e são construídos os respectivos histogramas de frequência de uso (i.e. número de peixes encontrado em determinada classe de valores) e de disponibilidade (i.e. número de pontos medidos em determinada classe de valores). O HSI é calculado tendo em conta o quociente entre o uso e a disponibilidade, sendo depois normalizados, dividindo pelo valor máximo, para que o valor mínimo seja 0 e o máximo 1.

O habitat não depende de uma só variável mas sim de um conjunto das mesmas, combinando-se entre si, estabelecendo assim a Adequabilidade Combinada de Habitat (Combined Suitability Index - CSI). O CSI pode ser determinado multiplicando o valor de HSI das variáveis envolvidas, admitindo assim uma independência entre as variáveis analisadas (2.2.1).

𝐶𝑆𝐼 = 𝐷𝑆𝐼 × 𝑉𝑆𝐼 × 𝐶𝐼𝑆𝐼 (2.2.1)

Onde 𝐷𝑆𝐼 representa o Depth Suitability Index (profundidade do escoamento), 𝑉𝑆𝐼 o Velocity Suitability Index (velocidade) e 𝐶𝐼𝑆𝐼 o Channel Index Suitability Index que pode ser relativo à influência do substrato ou da cobertura. Se qualquer destes parâmetros for igual a zero, conduz automaticamente a um valor de CSI semelhante. Esta foi a abordagem utilizada nesta dissertação. O valor de CISI foi considerado 1 para qualquer uma das opções, anulando assim o efeito do substrato e/ou cobertura.

Outra abordagem para o cálculo do CSI é a média geométrica (2.2.2) (Korman et al., 1994). Este método reduz o peso de índices HSI mais elevados comparativamente com os restantes. Por exemplo, tendo um valor de DSI e VSI de 0,1 e um CISI de 0,9, a média geométrica dará um valor mais alto para o CSI do que o produto dos três parâmetros, atenuando assim a influência do parâmetro com preferência mais elevada.

𝐶𝑆𝐼 = √𝐷𝑆𝐼 × 𝑉𝑆𝐼 × 𝐶𝐼𝑆𝐼3 (2.2.2)

Após determinados os valores de CSI é possível determinar a Superfície Ponderada Útil (Weighted Usable Area - WUA). A WUA é a área (m2_{) que pode eventualmente ser utilizada por} uma determinada espécie e é calculada através da multiplicação da área de influência de cada nó da malha pelo valor de CSI do mesmo:

𝑊𝑈𝐴 = ∑ 𝐶𝑆𝐼𝑖∗ 𝐴𝑖 𝑛

𝑖=1

(2.2.3)

Onde 𝐴𝑖 é a área de influência do nó i e 𝑛 é o número de nós.

2.2.3 R

2D

O modelo River 2D (Steffler, 2000) foi um dos modelos utilizados neste estudo para determinar o habitat disponível. É um modelo numérico de elementos finitos que resolve as equações de conservação da massa e de conservação da quantidade de movimento, considerando as componentes horizontais da velocidade (segundo x e y) e os respectivos valores médios em profundidade (Steffler et al., 2002).

O princípio de conservação da massa é expresso pela equação (2.2.4).

𝜕ℎ 𝜕𝑡+ 𝜕𝑞𝑥 𝜕𝑥 + 𝜕𝑞𝑦 𝜕𝑦 = 0 (2.2.4)

As equações de conservação da quantidade de movimento são:

𝜕𝑞𝑥 𝜕𝑡 + 𝜕 𝜕𝑥(𝑈𝑞𝑥) + 𝜕 𝜕𝑦(𝑉𝑞𝑥) + 𝑔 2 𝜕 𝜕𝑥ℎ 2_{= 𝑔ℎ(𝑆} 0𝑥− 𝑆𝑓𝑥) + 1 𝜌( 𝜕 𝜕𝑥(ℎ𝜏𝑥𝑥)) + 1 𝜌( 𝜕 𝜕𝑦(ℎ𝜏𝑥𝑦)) (2.2.5) 𝜕𝑞𝑥 𝜕𝑡 + 𝜕 𝜕𝑥(𝑈𝑞𝑦) + 𝜕 𝜕𝑦(𝑉𝑞𝑦) + 𝑔 2 𝜕 𝜕𝑦ℎ 2_{= 𝑔ℎ(𝑆} 0𝑥− 𝑆𝑓𝑦) + 1 𝜌( 𝜕 𝜕𝑥(ℎ𝜏𝑦𝑥)) + 1 𝜌( 𝜕 𝜕𝑦(ℎ𝜏𝑦𝑦)) (2.2.6) Em que:  ℎ - profundidade;

 𝑞𝑥 e 𝑞𝑦- caudais na direcção x e y, respectivamente;  𝑡 – tempo;

 𝑈 e 𝑉 – velocidades médias do escoamento na direcção x e y;  𝑔 – aceleração da gravidade;

 𝑆0𝑖 – declive do leito do canal na direcção i;  𝑆𝑓𝑖 – perda de carga unitária;

 𝜌 – massa volúmica da água;

 𝜏𝑖𝑗 – tensão exercida no plano perpendicular a i na direcção j.

Os dados de entrada do modelo River2D são a caracterização topográfica do leito do rio, os valores da rugosidade do leito do rio, as condições de fronteira e as condições iniciais de escoamento.

A rugosidade no leito do rio, em cada nó da malha, é caracterizada pelo coeficiente de rugosidade absoluta, Ks. Uma observação do material constituinte do leito e das margens é

suficiente para estabelecer uma aproximação de valores para o parâmetro Ks. A calibração do

modelo consiste no ajuste das alturas de escoamento medidas em campo com as simuladas através da alteração de valores de rugosidade absoluta. Valores de rugosidade invulgares podem significar a existência de um mau levantamento topográfico.

As condições de fronteira do modelo River2D são o valor de caudal numa secção de entrada (i.e. inflow) e de uma altura de escoamento na secção de saída (i.e. outflow). É aconselhado que estas duas secções estejam suficientemente afastadas da área específica em estudo para eliminar a influência do “efeito fronteira” nos resultados obtidos. O “efeito fronteira” pode ser traduzido como uma incerteza associada aos resultados obtidos nessas secções. As condições iniciais de escoamento são importantes pois servem de aproximação inicial no processo iterativo de resolução do problema.

A criação da malha de elementos finitos é o passo mais importante na utilização destes modelos. É necessário criar uma malha que represente o melhor possível a topografia do leito do rio. Nós mais próximos uns dos outros nas áreas de maior interesse, alteração do espaçamento entre nós de uma forma gradual e regularidade dos elementos criados são considerações importantes.

A regularidade dos triângulos criados pode ser traduzida pelo QI – Mesh Quality Index. O QI traduz o grau de semelhança entre os triângulos gerados pela malha de elementos finitos. É assim definido pelo quociente entre a área circunscrita de cada triângulo e pela área circunscrita de um triângulo equilátero. O River2D permite suavizar a malha, ajustando de forma automática os triângulos de forma a aumentar o QI da mesma. A optimização da malha de elementos finitos passa pela adição de linhas de quebra, eliminado ou adicionando nós, entre outras.

Os resultados fornecidos pelo River2D são as duas componentes horizontais de velocidade e a profundidade, que podem ser obtidas em cada ponto do domínio. As distribuições de velocidade na vertical são assumidas como uniformes e a distribuição de pressões é considerada hidrostática. Efeitos tridimensionais como as correntes secundárias em canais não rectilíneos não são incluídos. Também as forças de Coriolis e do vento, que podem ter influência em grandes massas de água, como lagos e estuários, não são consideradas.

2.2.4 C

F

2D

O modelo Casimir utiliza como dados de entrada as variações temporais e espaciais das profundidades, velocidades de escoamento e tipos de substrato e permite calcular a disponibilidade de habitat através das curvas de preferência ou da lógica fuzzy.

Este modelo permite também utilizar como dados de entrada as simulações já feitas com outros modelos computacionais, como o River2D.

2.3 E

SPÉCIES ESTUDADAS

2.3.1 T

A truta-de-rio (Salmo truta fario) (Figura 2.5) é uma espécie que surge em rios com águas frias e oxigenadas, que são característicos do norte de Portugal (Valente, 1993). Prefere rios com velocidades elevadas, baixas profundidades e uma boa qualidade de água. De uma forma geral podem ser encontradas em riffles (zonas de águas menos profundas e de elevadas velocidades de escoamento) (Figura 2.6).

As trutas-fário têm um tamanho médio menor que 50 cm, tamanho máximo igual a 100 cm e podem viver até 15 anos. De uma forma geral alimentam-se das presas que descem o rio, podendo mesmo as adultas alimentarem-se de outras espécies piscícolas como o barbo, a boga, ou até outras trutas.

Figura 2.5 - Truta-de-rio (Filipe Ribeiro)

Figura 2.6 - Riffle (Bain and Stevenson, 1999)

Figura 2.7 - Curvas de preferência - Truta Juvenil (Inverno-Primavera)

Figura 2.8 - Curvas de preferência - Truta Juvenil (Verão-Outono)

Figura 2.10 - Curvas de preferência - Truta Adulta (Verão-Outono)

Importa referir que a preferência desta espécie relativa ao substrato não é apresentada aqui uma vez que se considerou uma preferência máxima (igual a 1) para qualquer classe de substrato, conforme foi referido.

2.3.2 B

O barbo-comum (Luciobarbus bocagei) (Figura 2.11) pode ser encontrado nos troços médios e inferiores dos rios. Prefere zonas com pouca ou moderada velocidade de corrente, exceptuando na época de reprodução. Em termos de habitat, o barbo adulto tem preferência por troços mais profundos, com mais oxigénio e substrato fino. Em contrapartida, os juvenis preferem zonas com alguma profundidade, desde que próximas da margem e sem corrente, evitando zonas onde a luz solar não incida. Tem uma dimensão média menor que 50 cm, tal como as trutas, e pode viver até 13 anos. É encontrado com maior frequência nas zonas Centro e Norte de Portugal (Carta Piscícola, 2014).

Neste estudo os barbos foram divididos em dois estágios de vida – adultos e juvenis, sendo a estação do ano analisada o Verão.

Figura 2.11 - Barbo-comum (DGRF)

As curvas de preferência para o barbo utilizadas neste estudo foram determinadas para o rio Ocreza (Boavida et al., 2013) e podem ser observadas na Figura 2.12 e na Figura 2.13.

Figura 2.12 - Curvas de preferência - Barbo Juvenil

3 M

ODELAÇÃO NUMÉRICA

3.1 C

ALIBRAÇÃO DO MODELO NUMÉRICO

3.1.1 C

De forma a calibrar ou validar um modelo numérico é necessário ter como referência uma situação aproximadamente real. Assim, utilizou-se a instalação experimental de Ribi (2011) como base para este estudo. Foram analisados os resultados das simulações físicas e posteriormente comparados com os das simulações computacionais.

3.1.2 I

3.2.1.1

Introdução

O canal testado por Ribi (2011) e utilizado neste estudo é um canal de secção rectangular com cerca de 12 m de comprimento e 1,20 m de largura, com um abrigo lateral na margem direita de dimensões 2x1,2 m. O leito do canal é constituído essencialmente por seixo grosso e o caudal testado foi de 0,22 m3_{/s. Na Figura 3.1 apresenta-se um esquema em planta da} instalação experimental e na Figura 3.2 um esquema tridimensional do canal. Mais detalhes sobre a instalação experimental podem ser encontrados em Ribi (2011).

Figura 3.1 - Esquema em planta da instalação experimental com obstáculo na zona do abrigo.

No início de cada ensaio foi imposto um caudal de 0,02 m3_{/s. Em seguida, introduziram-se os} peixes e aumentou-se o caudal para 0,22 m3_{/s durante um período de 3 h. Durante esse} período, a cada 20 min, a posição dos peixes no canal foi registada visualmente.

Foram testadas doze configurações para o abrigo lateral; uma configuração base (C0) sem qualquer obstáculo no abrigo e onze configurações com recurso a obstáculos formados por placas verticais com 0,03 m de espessura, inseridas no fundo do canal e atingindo uma cota superior à da superfície livre do escoamento. Os obstáculos tiveram como objectivo criar campos de velocidades favoráveis para os peixes, atraindo-os para o interior do abrigo. De referir que nestes ensaios experimentais, realizados na Primavera, apenas foram utilizadas trutas juvenis. As trutas juvenis foram capturadas através de pesca eléctrica e cada um dos peixes foi sujeito em média a cerca de 18 horas de ensaios. Mais detalhes sobre os ensaios experimentais podem ser encontrados em Ribi (2011).

3.2.1.2

Configurações testadas

O obstáculo no abrigo tomou várias posições e formas dentro de uma área de referência de 1,16 m2_{, representada na Figura 3.3. As configurações testadas, podem ser observadas na} Figura 3.4.

Figura 3.4 - Configurações testadas (adaptado de Ribi (2011))

3.2.1.3

Conclusões

Durante os ensaios experimentais realizados foram analisadas variáveis como a velocidade do escoamento e os caudais na secção de entrada e de saída do abrigo, com o objectivo de encontrar relações directas com a taxa de presença de peixes no mesmo. A taxa de presença é assim o indicador da efectividade do abrigo e pode ser definida como o número de peixes presentes no abrigo quando o canal é sujeito a um caudal de hydropeaking. A uma taxa de presença de 100% corresponde a totalidade dos peixes utilizados no ensaio.

No gráfico da Figura 3.5 podem ser observadas as taxas de presença verificadas para cada uma das configurações testadas.

Concluiu-se assim que as quatro configurações mais eficientes (isto é, com uma taxa de presença mais elevada) foram, por ordem decrescente, as configurações C8, C3, C10 e C11. Importa também referir a configuração com piores resultados verificados, a configuração C9.

3.2.2 M

3.2.2.1

Introdução

De forma a poder concluir que este modelo numérico permite representar de uma forma correcta a disponibilidade de habitat existente para os peixes é necessário comparar os resultados obtidos por este meio com os obtidos através da instalação experimental. Sendo os resultados da instalação experimental expressos em taxas de presença, seria de esperar que as configurações associadas a taxas maiores tivessem maiores valores de HHS no modelo numérico.

3.2.2.2

Condições de simulação

Em termos hidráulicos (caudais e alturas de escoamento) as condições de simulação foram idênticas às da instalação experimental. Foi assim simulado um caudal de 0,22 m3_{/s, sendo a} altura do escoamento na secção de jusante do canal de 0,24 m. Do ponto de vista computacional é necessário descrever a malha de elementos finitos utilizada.

Utilizou-se uma malha semelhante para todas as configurações testadas, com um espaçamento de 0,10 m entre nós. O número de nós existentes varia, sendo directamente influenciado pela configuração do obstáculo a testar. Uma das malhas utilizadas pode ser observada na Figura 3.6

Figura 3.6 - Malha de elementos finitos. Configuração C8 (River2D)

As características de cada malha utilizada podem ser observadas no Anexo A – Malhas de elementos finitos. Configurações C.

3.3 A

NÁLISE DE RESULTADOS

canal, pois os peixes deslocam-se de jusante para montante, nadando contra a corrente e procurando abrigo, e porque importa analisar que influência tem a configuração adoptada na distribuição de velocidades nesta área. Nas simulações computacionais, além das trutas, foi testada a disponibilidade de habitat para os barbos. De referir mais uma vez que a disponibilidade de habitat das trutas foi simulada para os dois estágios (juvenil e adulto) e dois períodos do ano (Inverno-Primavera e Verão-Outono), enquanto nos barbos apenas foi simulado o habitat para uma época do ano (i.e. Verão) e para os juvenis e adultos, uma vez que eram os dados disponíveis. De referir também que os valores de CSI calculados pelo River2D são feitos através do produto entre os diferentes valores de HSI, como apresentado na equação (2.2.1) e já anteriormente referido.

Figura 3.7 - Área analisada para determinar o valor de HHS

Numa fase de comparação directa entre os resultados da instalação experimental e do modelo numérico, foi analisada a disponibilidade de habitat das trutas juvenis no período Inverno-Primavera, por ter sido o estágio de vida e o período estudado em Ribi (2011). A relação entre a taxa de presença obtida na instalação experimental com a disponibilidade de habitat (HHS) pode ser observada no gráfico da Figura 3.8.

Figura 3.8 - Relação entre a taxa de presença e o HHS - Trutas juvenis (Inverno-Primavera)

Através da análise do gráfico da Figura 3.8 pode-se concluir que, de uma forma geral, o HHS assemelha-se aos valores de taxa de presença para cada configuração, acompanhando os aumentos e os decréscimos da mesma. Excepção feita talvez às configurações C5 e C6 que, comparativamente com as outras, não acompanham a tendência de diminuição da taxa de presença verificada, aumentando os valores de HHS. No entanto, as quatro melhores configurações em termos de taxa de presença (C8, C3, C10 e C11, por ordem decrescente) são também as quatro configurações que registam valores de HHS mais altos.

Na Tabela 3.1 são apresentados os valores de WUA e de HHS para seis das configurações referidas testadas em instalação experimental, para todas as espécies, estágios de vida e períodos do ano estudados. São apresentados os valores para a configuração base (C0, sem obstáculo), para a pior configuração (C9) e para as quatro melhores configurações, em termos de taxas de presença. Pode concluir-se que, tal como esperado, as melhores configurações têm valores de HHS maiores, não só para as trutas como também para os barbos.

Tabela 3.1 - Valores de HHS e WUA para as configurações testadas na instalação experimental

Truta Inverno-Primavera

Truta

Verão-Outono Barbo

Juvenil Adulta Juvenil Adulta Juvenil Adulto

Configuração WUA (m2₎ HHS (-) WUA (m2₎ HHS (-) WUA (m2₎ HHS (-) WUA (m2₎ HHS (-) WUA (m2₎ HHS (-) WUA (m2₎ HHS (-) C0 4.86 0.51 2.53 0.26 3.41 0.36 3.57 0.37 4.20 0.44 0.57 0.06 C9 4.01 0.42 2.79 0.29 1.06 0.11 3.62 0.38 1.06 0.11 0.55 0.06 C3 4.83 0.51 2.74 0.29 3.63 0.38 3.69 0.39 4.39 0.46 0.67 0.07 C8 4.65 0.52 2.61 0.29 3.46 0.38 3.57 0.40 3.96 0.44 0.65 0.07 C10 4.87 0.51 2.73 0.29 3.71 0.39 3.78 0.40 4.42 0.46 0.70 0.07 C11 4.67 0.52 2.64 0.29 3.52 0.39 3.63 0.40 4.00 0.44 0.68 0.08

Figura 3.9 - Relação taxa de presença - HHS para as espécies estudadas. VO – Verão-Outono; IP – Inverno Primavera.

Analisando o gráfico da Figura 3.9 verifica-se que, para a espécie testada na instalação experimental (truta juvenil), em ambos os períodos do ano, a configuração C8, que apresenta o maior valor de HHS, corresponde também à maior taxa de presença. De forma análoga, a configuração C9 com menor taxa de presença tem associada a si os menores valores de HHS. No caso dos barbos a relação taxa de presença – HHS não é aplicável, uma vez que os ensaios experimentais apenas tiveram em conta as trutas juvenis. No entanto verifica-se que para os barbos juvenis a configuração C3 apresenta o maior valor de HHS, sendo que para os adultos o valor não varia consideravelmente, sendo bastante inferior ao caso dos juvenis.

Desta forma, e partindo do pressuposto que a um maior valor de HHS está associada uma maior taxa de presença, pode-se concluir que o modelo hidrodinâmico de habitat criado traduz de uma forma correcta a disponibilidade de habitat existente.

0 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6 0 20 40 60 80 100 C9 C3 C8 C10 C11 HHS ( -) T ax a de pre se n ça ( % ) Configurações

4

A

NÁLISE DE NOVAS CONFIGURAÇÕES PARA OS ABRIGOS

LATERAIS

4.2 C

ONFIGURAÇÕES CRIADAS

De forma a procurar aumentar os valores de HHS para o abrigo, criaram-se novas configurações para o obstáculo e para o próprio abrigo. Foram criadas onze configurações, designadas de A a K. As configurações criadas podem ser observadas na Figura 4.1.

Figura 4.1 – Novas configurações para o abrigo

Tabela 4.1 - Descrição das novas configurações testadas

Configuração Esquema Descrição Objectivos

A

Configuração idêntica a C8, mas com o vértice superior de jusante deslocado mais

para jusante (0,12 m) e para o interior do

canal (0,10 m). _{Verificar a influência do} obstáculo em forma triangular para o interior do

canal B

No seguimento da configuração A, mas com um prolongamento de 0,15 m para o interior do canal e de 0,17 m para jusante.

C

Obstáculo com dimensões iguais a C8, mas desta vez o abrigo tem as dimensões

2x2 m.

Verificar a influência das dimensões do abrigo, em particular no caso dos

barbos

D Idêntica à configuração C, mas com o

abrigo com dimensões 2 x 3 m.

E

Idêntica à configuração C8, mas com o lado superior do triângulo mais pequeno em cerca de 0,20 m (0,10 m a montante e

a jusante)

Verificar a influência do tamanho do triângulo na área disponível para habitat F

No seguimento da configuração E, mas agora também com o deslocamento do vértice inferior cerca de 0,20 m para cima

G

Idêntica à configuração C3, mas com o aumento do comprimento do obstáculo em

cerca de 0,10 m.

Verificar a influência do prolongamento da chapa

para o interior do canal H

Idêntica à configuração C10, mas com o aumento do comprimento do obstáculo em

cerca de 0,10 m.

I

No seguimento da configuração G, mas desta vez com o prolongamento do obstáculo a ser feito na vertical para o

interior do canal (0,10 m) _{Verificar a influência da} orientação do prolongamento da chapa

para o interior do canal

J Com o mesmo princípio da configuração I,

mas relativo à configuração H

K Utilizando a configuração C8 como base, à

4.3 A

NÁLISE DE RESULTADOS

4.3.1 V

HHS

WUA

Nas configurações estudadas, e sendo o caudal constante em todas as simulações, a profundidade não varia consideravelmente no troço analisado (do início do abrigo até ao final do canal, a jusante) como se pode observar na Figura 4.2. Tendo em conta essa evolução pode ser tomada como referência a configuração C0 (sem qualquer obstáculo no abrigo). Desta forma pode concluir-se que o principal factor que afectou o CSI foi a velocidade do escoamento (traduzido no índice VSI), visto que a influência do substrato também foi ignorada (ou seja, atribuída a preferência máxima (HSI=1,0) a todo o canal).

Figura 4.2 - Profundidades (m) na configuração C0

No troço estudado a profundidade varia entre 0,27 e 0,24 m. Os valores de HSI aproximados para as alturas de escoamento compreendidas nesse intervalo relativos às espécies analisadas encontram-se na Tabela 4.2.

Tabela 4.2 - Valores aproximados de HSI para as alturas de escoamento no intervalo considerado – Rio Lima

Através da análise da Tabela 4.2 pode concluir-se que as profundidades existentes no trecho analisado são mais favoráveis às trutas juvenis, tanto no período Inverno-Primavera como Verão-Outono, e ao barbo juvenil. No entanto, é necessário referir que em alguns casos o maior valor de HSI corresponde à profundidade de 0,27 m (ou seja, na secção imediatamente a montante do abrigo) e noutros casos à altura de escoamento de 0,24 m (a secção mais a jusante de todo o canal). Dentro do intervalo de profundidades considerado, a preferência é inversamente proporcional à evolução da profundidade em direcção a jusante para as trutas adultas, nas duas estações analisadas, e para os barbos em geral. Em sentido contrário, as trutas juvenis, também nas duas estações consideradas, têm os maiores valores de preferência para a altura do escoamento existente na secção terminal do canal.

As distribuições de DSI para todos os casos analisados podem ser observadas da Figura 4.3 até à Figura 4.8.

Figura 4.3 - Distribuição de DSI - Truta Juvenil – Inverno-Primavera

Figura 4.5 - Distribuição de DSI - Truta Juvenil – Verão-Outono

Figura 4.6 - Distribuição de DSI - Truta Adulta – Verão-Outono

Figura 4.8 - Distribuição de DSI - Barbo Adulto

A consideração de valores aproximados para o HSI na Tabela 4.2 pode parecer imprecisa, mas decorre da discretização das curvas de preferência utilizadas. Por exemplo, são descritos valores de HSI para profundidades de 0,20 e 0,30 m, não sendo apresentado o valor específico de HSI para profundidades de 0,24 e 0,27 m. Também não é possível assumir uma linearidade dos valores de HSI dentro desse intervalo de profundidades. No entanto, para uma análise comparativa entre estas duas secções esta aproximação é válida, pois importa apenas perceber como varia a preferência das espécies em termos de profundidade ao longo do troço analisado; percebendo se as espécies se sentem mais confortáveis a montante ou a jusante.

Uma análise idêntica em termos de velocidades terá de ser mais exaustiva visto que a existência de obstáculos no abrigo altera as distribuições de velocidades desde o abrigo até à secção de jusante. Assim, e percebendo qualitativamente como varia a preferência em termos de profundidade, a importância da velocidade será analisada com maior pormenor de seguida nas configurações que obtiveram melhores valores de HHS, estando implícita a sua importância nos valores de CSI obtidos. De certa forma pode concluir-se que as diferentes configurações para o abrigo afectam mais a velocidade do escoamento do que a profundidade e que os diferentes resultados obtidos têm como principal factor o VSI.