MINISTÉRIO DA DEFESA EXÉRCITO BRASILEIRO DEPARTAMENTO DE CIÊNCIA E TECNOLOGIA INSTITUTO MILITAR DE ENGENHARIA (

MINISTÉRIO DA DEFESA EXÉRCITO BRASILEIRO

DEPARTAMENTO DE CIÊNCIA E TECNOLOGIA INSTITUTO MILITAR DE ENGENHARIA

(Real Academia de Artilharia, Fortificação e Desenho 1792)

ADERSON DIONÍSIO LEITE NETO

AVALIAÇÃO DOS IMPACTOS DA URBANIZAÇÃO NO VALE DO BIÈVRE (FRANÇA) UTILIZANDO O MODELO MULTI-HYDRO

Rio de Janeiro

2018

2

INSTITUTO MILITAR DE ENGENHARIA

ADERSON DIONÍSIO LEITE NETO

AVALIAÇÃO DOS IMPACTOS DA URBANIZAÇÃO NO VALE DO BIÈVRE (FRANÇA) UTILIZANDO O MODELO MULTI-HYDRO

Projeto de fim de curso apresentado ao curso de Engenharia de Fortificação e Construção do Instituto Militar de Engenharia.

Orientadores: Igor da Silva Rocha Paz – Cap QEM/FC, José Carlos Cesar Amorim – Prof. Dr. IME e Daniel Schertzer – Prof. Dr. ENPC

Rio de Janeiro

2018

3

c2018

INSTITUTO MILITAR DE ENGENHARIA Praça General Tibúrcio, 80 – Praia Vermelha.

Rio de Janeiro – RJ CEP: 22290-270

Este exemplar é de propriedade do Instituto Militar de Engenharia, que poderá incluí-lo em base de dados, armazenar em computador, microfilmar ou adotar qualquer forma de arquivamento.

É permitida a menção, reprodução parcial ou integral e a transmissão entre bibliotecas deste trabalho, sem modificação de seu texto, em qualquer meio que esteja ou venha a ser fixado, para pesquisa acadêmica, comentários e citações, desde que sem finalidade comercial e que seja feita a referência bibliográfica completa.

Os conceitos expressos neste trabalho são de responsabilidade do autor e dos orientadores.

624 Leite Neto, Aderson Dionísio

L533a Avaliação dos impactos da urbanização no vale do Bièvre (França) utilizando o modelo Multi-Hydro / Aderson Dionísio Leite Neto; orientado por Igor da Silva Rocha Paz;

José Carlos Cesar Amorim; Daniel Schertzer – Rio de Janeiro: Instituto Militar de Engenharia, 2018.

59p. : il.

Projeto de Fim de Curso (PFC) – Instituto Militar de Engenharia, Rio de Janeiro, 2018.

1. Curso de Engenharia de Fortificação e Construção – Projeto de Fim de Curso. 2. Hidrologia. 3. Modelagem hidrológica urbana. I. Paz, Igor da Silva Rocha. II. Amorim, José Carlos Cesar. III. Schertzer, Daniel. IV. Instituto Militar de Engenharia. V. Título.

5

Aos meus pais, pelo amor incondicional e pelos valores e

ensinamentos passados, que me fazem crescer e evoluir

constantemente.

6

“Na verdade, não é o conhecimento, mas o ato de aprender, que concede a maior satisfação”

CARL FRIEDRICH GAUSS

7

SUMÁRIO

LISTA DE ILUSTRAÇÕES

LISTA DE TABELAS

1 INTRODUÇÃO ... 13

1.1 OBJETIVO ... 14

2 CICLO DA ÁGUA E O AMBIENTE URBANO ... 15

2.1 PRECIPITAÇÃO ... 16

2.2 INTERCEPTAÇÃO ... 17

2.3 EVAPOTRANSPIRAÇÃO ... 18

2.4 INFILTRAÇÃO ... 18

2.5 ESCOAMENTO SUPERFICIAL E FLUXO DE BASE ... 19

2.6 SISTEMA DE DRENAGEM ... 20

2.7 BACIA DE RETENÇÃO ... 21

3 ESTUDO DE CASO ... 23

3.1 MEDIÇÕES ... 24

4 DADOS DE PRECIPITAÇÃO ... 25

4.1 RADAR BANDA-C ... 27

4.2 RADAR BANDA-X ... 29

4.3 EVENTOS ESTUDADOS ... 30

5 MODELAGEM HIDROLÓGICA ... 32

5.1 MULTI-HYDRO ... 34

5.1.1 Módulo de Superfície ... 34

5.1.2 Módulo do Terreno ... 35

5.1.3 Módulo de Drenagem ... 36

5.2 OCUPAÇÃO DO SOLO ... 37

5.3 TOPOGRAFIA ... 44

5.4 REDE DE ÁGUAS PLUVIAIS ... 44

5.5 PLATAFORMA MH-ASSIMTOOL ... 45

5.5.1 Sequência de execução do MH-AssimTool ... 46

5.5.2 Resultados do MH-AssimTool ... 51

5.5.3 Tratamento dos dados de saída do MH-AssimTool ... 52

5.6 DADOS DE PRECIPITAÇÃO ... 53

5.7 RESULTADOS DA SIMULAÇÃO HIDROLÓGICA ... 56

6 CONCLUSÕES ... 61

7 REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS ... 62

8

LISTA DE ILUSTRAÇÕES

FIG 2.1 - Representação esquemática do caminho da água precipitada (adaptado de

OCHOA-RODRÍGUEZ et al., 2015) ... 15

FIG 2.2 - Hidrogramas pré e pós urbanização ... 16

FIG 3.1 - Localização da bacia hidrográfica do Bièvre e da sub-bacia de Guyancourt 23 FIG 3.2 – a) Mapa de satélite de Guayancourt; b) Lago Roussières ... 24

FIG 4.1 - Rede de radares Météo-France em julho de 2017 (© Météo-France) ... 28

FIG 4.2 - Geometria da malha fornecida pelo radar banda-C ... 29

FIG 4.3 - Gráficos da intensidade de precipitação (coluna esquerda) e da precipitação acumulada (coluna direita) para os radares banda-C (em azul) e banda-X (em verde) para os três eventos em análise ... 31

FIG 5.1 – Esquema mostrando a interação entre os 4 módulos do Multi-Hydro ... 34

FIG 5.2 – Contorno da sub-bacia de Guyancourt e parte da vegetação do departamento de Yvelines ... 38

FIG 5.3 – Sequência de execução da etapa de corte ... 38

FIG 5.4 – Distribuição da camada “Floresta” dentro de Guyancourt ... 39

FIG 5.5 – Sequência de execução para a caracterização da camada ... 40

FIG 5.6 – Sequência de execução da etapa de mescla... 41

FIG 5.7 – Distribuição de ocupação do solo dentro de Guyancourt ... 42

FIG 5.8 - Distribuição de ocupação do solo final ... 43

FIG 5.9 – Topografia de Guyancourt ... 44

FIG 5.10 – Rede de águas pluviais em formato a) PDF; b) Shapefile ... 45

FIG 5.11 – Barra de ferramentas do MH-AssimTool ... 46

FIG 5.12 – Janela do MH-AssimTool para a introdução dos dados de entrada ... 46

FIG 5.13 – Janela para inserção das características da rede de drenagem ... 47

FIG 5.14 – Janela para a determinação do número de camadas do solo e da profundidade do lençol freático ... 48

FIG 5.15 – Janela para a determinação das espessuras e das características de cada camada de solo ... 48

FIG 5.16 – Janela para a seleção da informação relativa à ocupação do solo ... 49

FIG 5.17 – Janela para indicar a ordem crescente de prioridade ... 49

FIG 5.18 – Janela para definir as características da camada ... 50

FIG 5.19 – Determinação da dimensão dos pixels ... 50

9

FIG 5.20 – Dado de saída do MH-AssimTool: mapa de ocupação do solo no formato

rasterfile ... 51

FIG 5.21 – Dado de saída do MH-AssimTool: rede de águas pluviais em formato INP 52 FIG 5.22 – Mapa da rede de drenagem com a adição da bacia de retenção ... 53

FIG 5.23 – Malhas pixeladas do a) Radar banda-C; b) Radar banda –X; c) Multi-Hydro ... 55

FIG 5.24 – a) Intersecção das malhas do Multi-Hydro e do radar banda-C; b) Zoom na interseção ... 56

FIG 5.25 – a) Intersecção das malhas do Multi-Hydro e do radar banda-X; b) Zoom na interseção ... 56

FIG 5.26 – Janela para informar as medidas de resiliência ... 57

FIG 5.27 – Janela para informar horário de início da precipitação ... 57

FIG 5.28 – Altura da lâmina d’água para o evento do dia 12-13/09/2015 ... 58

FIG 5.29 – Altura da lâmina d’água para o evento do dia 16/09/2015 ... 59

FIG 5.30 – Altura da lâmina d’água para o evento do dia 5-6/10/2015 ... 59

10

LISTA DE TABELAS

TAB 4.1 - Eventos selecionados para estudo e característica dos dados obtidos ... 30 TAB 4.2 - Resolução espaço-temporal dos dados fornecidos por radar ... 30

11

RESUMO

A heterogeneidade das áreas urbanas com relação à ocupação do solo, bem como a variabilidade espacial e temporal das chuvas, contribui para a complexidade dos processos hidrológicos no ambiente urbano. O processo de urbanização altera a dinâmica do ciclo hidrológico urbano e é um dos responsáveis pelo agravamento dos impactos provocados por eventos de chuva importantes, e.g. inundações. Assim, faz-se necessária a utilização de ferramentas modernas capazes de simular o comportamento hidrológico com precisão cada vez melhor, a fim de prever e evitar esses impactos e proporcionar uma melhor gestão das águas pluviais.

A partir de dados de precipitação fornecidos por radares do tipo banda-C e banda-X, o presente trabalho promoveu a simulação do comportamento hidrológico de uma região semi-urbana utilizando o modelo Multi-Hydro, um programa de código aberto que utiliza três diferentes softwares livres para simular as diferentes partes do ciclo hidrológico, a saber: escoamento superficial, escoamento subsuperficial (processo de infiltração) e escoamento na rede de águas pluviais.

A localidade de Guyancourt, uma região semi-urbana situada ao sudoeste de Paris, França, e parte integrante da bacia do rio Bièvre, foi escolhida como área de estudo. As simulações com o Multi-Hydro foram realizadas nas resoluções espacial e temporal de 10 m e 3 minutos, respectivamente. Os dados de precipitação, dados de entrada para as simulações, foram aferidos com o radar banda-C, operado pela Météo-France e com resolução de 1 km x 1 km x 5 minutos, e com o radar banda-X, operado pela École des Ponts e com resolução de 250 m x 250 m x 3,4 minutos. A representação da ocupação do solo da área de estudo foi elaborada pela utilização das avançadas técnicas de geoprocessamento do software QGIS.

As simulações realizadas permitiram o acompanhamento do nível d’água na

bacia de retenção Roussières, parte integrante da sub-bacia de Guyancourt, ao

longo dos eventos chuvosos estudados, bem como a comparação dos dados da

modelagem com dados medidos in-loco.

12

ABSTRACT

The heterogeneity of urban areas regarding land use, as well as the spatial and temporal variability of rainfall, contributes to the hydrological process complexity in urban environment. The urbanization process changes the urban hydrological cycle dynamics and is, therefore, responsible for the worsening of the impacts of major rainfall events, e.g. floods. Thus, it is necessary to use modern tools capable of simulating hydrological behaviour with increasingly better accuracy, in order to predict and avoid these impacts and provide a better rainfall water management.

Using precipitation data provided by C-band and X-band radars, the present work performed simulations of the hydrological behaviour of a semi-urban region using the Multi-Hydro model, an open source program that uses three different free softwares in order to simulate the different parts of the hydrological cycle, namely: surface runoff, subsurface runoff (infiltration process) and drainage network.

The municipality of Guyancourt, a semi-urban region located southwest of Paris, France, and part of the Bièvre river basin, was chosen as study area. The simulations using Multi-Hydro were performed at the spatial and temporal resolutions of 10 m and 3 minutes, respectively. The precipitation data, input data for the simulations, was measured with both the C-band radar operated by Météo- France (1 km x 1 km x 5 minutes spatial-temporal resolution), and the X-band radar operated by École des Ponts (250 m x 250 m x 3.4 minutes spatial-temporal resolution). The study area land use map was prepared using the advanced geo- processing techniques of the QGIS software.

The carried out simulations allowed the water level monitoring in the

Roussières storage basin, a hydrological resilience device in Guyancourt sub-

catchment, during the studied rainfall events, as well as the comparison of Multi-

Hydro modelling outputs with in-loco measured data.

13

1 INTRODUÇÃO

Segundo dados da ONU, entre 2016 e 2030 a porcentagem da população mundial vivendo em áreas urbanas deverá aumentar de 54,5% para 60%. Em 2016, haviam 512 cidades com uma população maior que ou igual a um milhão de habitantes. A Organização das Nações Unidas (ONU) estima que em 2030 esse número crescerá para 662 cidades, as quais concentrarão um quinto da população mundial. Além disso, as cidades com pelo menos meio milhão de habitantes agruparão um terço da população mundial (ONU, 2016). Esse processo de urbanização acarreta profundas mudanças no tipo de utilização do solo, alterando o comportamento hidrológico de uma região e, geralmente, provocando efeitos prejudiciais aos recursos hídricos, tanto superficiais quanto subterrâneos (SKOURI-PLAKALI, 2016). O aumento de áreas impermeáveis, resultado da urbanização, aliado a sistemas de drenagem simples e muitas vezes subdimensionados para atender sua área de influência, além de elevar a taxa de escoamento superficial (run-off), diminui a taxa de escoamento subsuperficial, bem como a quantidade de água infiltrada. Vale ressaltar ainda que a resposta de jusante da bacia hidrográfica torna-se mais rápida, ao passo que o escoamento de pico aumenta e o tempo de concentração diminui (FLETCHER et al., 2013).

Chuvas rápidas e intensas, bem como aquelas menos intensas, mas

prolongadas, podem causar enchentes. Apesar de poderem ocorrer tanto em

áreas urbanizadas quanto em áreas rurais, as enchentes são mais propensas a

causar grandes danos em áreas urbanas em função da alta taxa de superfície

impermeável e das altas densidades de população e atividade econômica

(SKOURI-PLAKALI, 2016). As inundações urbanas frequentemente resultam em

instabilidades sociais e econômicas, contudo, medir os custos induzidos por elas

é extremamente difícil. Esse custo pode ser direto, quando é diretamente

causado pela água ou pelo fluxo de água (e.g. perdas de vidas e danos

materiais), indireto (e.g. perdas na produção e custos administrativos) ou social

(e.g. danos psicológicos e desenvolvimento freado pela necessidade de

reconstrução de equipamentos pré-existentes) (MARK et al., 2004). Portanto, um

dos principais motivos que justificam o estudo dos mecanismos hidrológicos é a

14

prevenção contra eventos de cheia desastrosos (FLETCHER et al., 2013). O correto gerenciamento do ciclo da água em um ambiente urbano, que requer pensar as águas pluviais como um recurso, é importante para garantir a saúde pública e a prevenção contra inundações (FLETCHER et al., 2013).

1.1 OBJETIVO

Esse trabalho tem como objetivo a utilização do software Multi-Hydro para a simulação dos processos hidrológicos desencadeados pela chuva em Guyancourt, uma região semi-urbanizada a sudoeste de Paris, França. A validação do modelo será alcançada pela comparação dos resultados das simulações computacionais, realizadas no Multi-Hydro, com dados reais, medidos in-loco, da altura da lâmina d’água de uma bacia de contenção (ou retenção) existente na região. Busca-se, ainda, um aprimoramento do modelo para a melhor representação dos processos hidrológicos que ocorrem na região.

Outro objetivo desse trabalho é a calibração do modelo para a realização de

simulações futuras de Guyancourt, possibilitando a previsão de alterações no

ciclo hidrológico decorrentes dos processos de urbanização.

15

2 CICLO DA ÁGUA E O AMBIENTE URBANO

A compreensão dos fluxos de água é fundamental para o estudo dos processos hidrológicos em áreas urbanas. Todavia, identificar os elementos que fazem parte desse processo não é uma tarefa fácil (SALVADORE et al., 2015).

Em função da heterogeneidade das cidades e de sua distribuição espacial, a definição de uma área urbana para estudo torna-se uma tarefa complicada. Um centro urbano muito denso ou um conglomerado de pequenos municípios, ambos com a mesma população, podem ter o mesmo impacto nos processos hidrológicos (SALVADORE et al., 2015).

Os principais processos que compõem o ciclo da água são os seguintes:

precipitação, evapotranspiração, infiltração, escoamento de base e escoamento superficial. Este último é especialmente importante para a análise de áreas urbanas, onde é preciso levar em conta também a rede de drenagem, bem como as bacias de retenção. A FIG 2.1 apresenta um resumo do percurso da água em uma área (semi-) urbana.

1. Perdas

a) Interceptação b) Retenção c) Infiltração 2. Escoamento superficial

a) Terreno b) Sarjeta 3. Sistema de drenagem

FIG 2.1 - Representação esquemática do caminho da água precipitada

(adaptado de OCHOA-RODRÍGUEZ et al., 2015)

16

2.1 PRECIPITAÇÃO

Pode-se dizer que a precipitação é o processo que inicia o ciclo da água, sendo o principal dado necessário para o funcionamento dos modelos hidrológicos (ICHIBA, 2016). A ausência de informação sobre as condições anteriores ao processo de urbanização, bem como a respeito de possíveis impactos de eventos atmosféricos naturais, torna difícil a identificação e a quantificação do efeito da urbanização na precipitação. Sabe-se, no entanto, que a poluição atmosférica pode alterar significativamente a composição química da chuva, sendo a chuva ácida o maior exemplo. Acredita-se que mudanças no tipo de utilização do solo modificam o balanço energético da região, ocasionando o aumento da temperatura local pelo surgimento das ilhas de calor, que, por sua vez, são capazes de alterar o padrão de ocorrência e intensidade das precipitações numa escala local (SALVADORE et al., 2015).

A melhor maneira de analisar a resposta de uma bacia hidrográfica aos processos de urbanização é investigar os dados do hidrograma. De maneira geral, uma área urbana vai fornecer um hidrograma com elevado pico e tempo de concentração reduzido, demonstrando a diminuição do tempo de resposta causado pela urbanização, principalmente no que diz respeito ao aumento das áreas impermeáveis (SOUZA et al., 2016) (FIG 2.2). Todavia, as áreas permeáveis (e.g. grama) não devem ser negligenciadas na simulação dos processos hidrológicos em área urbana. No Reino Unido, por exemplo, as áreas permeáveis representam cerca de 25% das áreas de estudo (MILLER, 2017).

FIG 2.2 - Hidrogramas pré e pós urbanização

17

Além de escoar superficialmente, contribuindo para o aumento do coeficiente de run-off, a água precipitada pode seguir outros caminhos dentro do ciclo da água. Parte pode ser interceptada ou infiltrar no solo, enquanto outras parcelas podem evaporar ou ser temporariamente armazenadas em depressões topográficas (OCHOA-RODRÍGUEZ et al., 2015). Todas essas parcelas são chamadas de abstrações e compreendem a fração da chuva que não contribui para o coeficiente de run-off. Apesar de não existirem perdas no ciclo da água, que é fechado, as abstrações são muitas vezes chamadas de perdas (GEIGER et al., 1987). O excesso de chuva, também conhecido como chuva efetiva, definido como a precipitação bruta total menos as abstrações, é a parcela da chuva que efetivamente contribui para o run-off (ICHIBA, 2016). A figura 2.1 sumariza o ciclo da água em uma área urbana.

2.2 INTERCEPTAÇÃO

Um dos processos que influencia o comportamento hidrológico de uma área é a interceptação. Esta pode acontecer tanto na cobertura (e.g. copa das árvores), quando a água adere à vegetação antes de atingir o solo, quanto na superfície das áreas florestadas, quando a água é temporariamente armazenada na camada mais superficial do solo florestado antes de ser evaporada (TSIKO et al., 2014). A quantidade de água interceptada depende das características da precipitação e da vegetação, bem como de fatores meteorológicos (e.g.

velocidade das correntes de ar, temperatura, umidade relativa). Ademais, a capacidade de interceptação da vegetação é elevada no início do evento, e diminui devido à saturação (ICHIBA, 2016).

Contudo, uma vez que a existência de vegetação é fundamental para que a

interceptação ocorra e as fórmulas para calcular a quantidade de água

interceptada dependem das características da precipitação e da vegetação,

considera-se que para regiões com pouca cobertura florestal, a interceptação é

menos importante para o balanço hídrico (SALVADORE et al., 2016).

18

2.3 EVAPOTRANSPIRAÇÃO

Evapotranspiração é o processo que ocorre nas interfaces água-ar e solo-ar devido ao efeito da temperatura, no qual a água retorna para atmosfera. Esse processo pode ser afetado pelas condições meteorológicas, propriedades do solo e densidade de vegetação. A aplicação aos modelos hidrológicos de valores precisos de evapotranspiração é inviável, uma vez que a elevada variação espacial do fenômeno – desde folhas até a superfície de corpos d’água – torna o processo de aquisição de dados bastante complicado (SALVADORE et al., 2015).

No contexto do ciclo da água, a evapotranspiração desempenha um papel mais importante em ambientes rurais, que possuem uma maior cobertura vegetal quando comparado às áreas urbanas. Além disso, os efeitos da evapotranspiração são maiores no verão e em regiões de temperatura mais elevada, uma vez que o único suprimento de energia para a evaporação da água é a radiação solar (CAMARGO et al., 2000).

2.4 INFILTRAÇÃO

Infiltração é o processo pelo qual a água flui para as camadas mais interiores do solo pelo efeito da gravidade e da capilaridade. O processo é também influenciado pela condutividade hidráulica e pela condição inicial de saturação do solo (SOUZA, 2016).

Existem inúmeras maneiras de aferir a taxa de infiltração (e.g. Horton e Green-Ampt). HORTON (1933) sugeriu uma equação conceitual indicando que a taxa de infiltração deveria diminuir exponencialmente com o tempo. Modelos hidrológicos conceituais e semi-distribuídos geralmente baseiam-se nessa fórmula. Infelizmente, os parâmetros para a equação de Horton precisam ser recalculados para cada novo evento (ICHIBA, 2016). A relação é expressa por:

𝑓_𝑝 = 𝑓_𝑐+ (𝑓₀− 𝑓_𝑐). 𝑒^−𝑘𝑡

(EQ. 2.1)

19

onde 𝑓

(em [L.T

]) é a capacidade de infiltração, 𝑓

(em [L.T

]) a taxa final de infiltração, 𝑓

(em [L.T

]) a taxa de infiltração inicial,

]) um parâmetro do solo e 𝑡 (em [T]) o tempo.

GREEN et AMPT (1911) propuseram uma outra equação que, apesar de sua natureza empírica, possui significado físico, uma vez que seus parâmetros são físicos. A relação é expressa por:

𝑓 = 𝐾_ℎ(1 +^{𝐻𝑐(1−𝑆𝑒).𝜃𝑒}

𝐹 )

(EQ. 2.2) onde

]) é a taxa de infiltração,

(em [L.T

]) é a condutividade hidráulica,

(em [L]) a pressão de sucção capilar,

(sem dimensão) a porosidade do solo,

(sem dimensão) a saturação do solo e

profundidade acumulada de água infiltrada.

Em função da urbanização e do consequente aumento das áreas impermeáveis, que, hoje, podem chegar a mais de 50% em áreas residenciais e até 80% em zonas industriais (FOSTER, 1990), o mecanismo natural de recarga de aquíferos (infiltração) perde eficiência. Não obstante, a água que infiltra carrega poluentes, que contribuem para a poluição dos aquíferos (GEIGER et al., 1987), e o nível freático cai vários metros em função de sua exploração exagerada, uma prática comum em países desenvolvidos (SKOURI-PLAKALI, 2016).

Contudo, o efeito global da urbanização pode elevar o volume de recarga dos aquíferos em casos extremos, devido à vazamentos na rede de abastecimento de água. De acordo com SALVADORE et al. (2015), em países em desenvolvimento, cerca de 45% da água é perdida no sistema de abastecimento de água, em geral pressurizado para evitar a entrada de poluentes nos tubos.

Essa percentagem cai para 25% em países desenvolvidos.

2.5 ESCOAMENTO SUPERFICIAL E FLUXO DE BASE

A diminuição da permeabilidade do solo, pelo crescimento das áreas

impermeáveis, afeta severamente o fluxo de base, elevando a quantidade de

água que escoa superficialmente. O mapeamento correto das superfícies

20

impermeáveis ou semipermeáveis tem grande importância para a modelagem hidrológica: sua distribuição espacial ao longo da área de estudo, bem como sua conectividade é um dos fatores mais importantes que influenciam a taxa de run- off e o volume escoado superficialmente. A conectividade com os corpos d’água (e.g. sistema de águas pluviais) também afeta o comportamento do escoamento superficial (FLETCHER et al., 2013).

Além disso, em áreas urbanas cortadas por rio, o que é o caso de diversas grandes cidades do mundo (e.g. Paris, Londres, São Paulo), mudanças artificiais no curso natural do rio (e.g. canalização, eliminação de meandros) afetam profundamente sua capacidade de se ajustar à velocidade e ao volume de água, consequentemente elevando a magnitude e a frequência das inundações (SALVADORE et al., 2015).

A água também pode acumular-se em pequenas depressões, moldadas pela topografia, antes de evaporar ou infiltrar. A urbanização, ao modificar o relevo natural do terreno, afeta a capacidade de armazenamento de água dessas depressões. Enquanto superfícies permeáveis naturais tem capacidade de armazenamento de até 15 mm (áreas arborizadas e campos abertos), em superfícies urbanas impermeáveis essa capacidade cai para o máximo de 2,8 mm (GEIGER et al., 1987). O processo de preenchimento dessas depressões é rápido e demora, no máximo, poucos minutos (SALVADORE et al., 2015).

Portanto, durante eventos de precipitação intensa, as depressões são rapidamente preenchidas e, assim, estas tornam-se menos importantes para a modelagem hidrológica quando comparados a um evento de chuva com baixa intensidade, no qual a água depositada nas depressões tem tempo para infiltrar e/ou evaporar.

2.6 SISTEMA DE DRENAGEM

Remontando ao ano 3000 A.C., sistemas de drenagem são o mecanismo

mais antigo desenvolvido pelo homem para proporcionar proteção contra

eventos de chuva extrema (BURIAN et al., 2002). As enchentes ocorrem quando

o volume do escoamento superficial ultrapassa a capacidade do sistema de

21

drenagem, que decorre de dois fatores principais: a taxa máxima de admissão de água dos coletores (e.g. bueiro, boca de lobo) e a capacidade máxima da tubulação para lidar com o volume de água que entra no sistema.

Pode-se distinguir quatro diferentes situações para o comportamento do sistema de águas pluviais durante uma precipitação:

 Coletor não-submerso e conduto livre: o sistema funciona como um canal

aberto e a capacidade não é superada;

 Coletor submerso e conduto livre: a capacidade do coletor é atingida e

este passa a funcionar como orifício, mas a tubulação ainda funciona abaixo de sua capacidade máxima;

 Coletor submerso e conduto forçado: o coletor funciona como orifício e o

fluxo de água na tubulação passa a ser pressurizado, mas a pressão ainda não é suficiente para causar transbordamento; e

 Transbordamento: a pressão na tubulação atinge valores elevados (a

carga piezométrica supera a carga da coluna d’água) e a orientação do fluxo é invertida (a água passa a fluir da canalização para a rua).

2.7 BACIA DE RETENÇÃO

Bacias de retenção são artificialmente criadas para proteger as áreas

urbanas contra inundações e poluição (SALVADORE et al., 2015). Elas podem

armazenar grandes volumes de água precipitada para, então, liberá-lo

progressivamente, diminuindo o estresse no sistema de águas pluviais principal

durante eventos de chuva intensa. Bacias de retenção podem ainda produzir

impacto positivo na qualidade da água pela remoção de nutrientes e/ou

poluentes provenientes de fontes de poluição não-pontuais (LABADIE et al.,

2010). Em um sistema urbano integrado, as bacias de retenção podem combinar

diferentes funções: proteção contra inundação, redução da poluição,

armazenamento de água potável, proteção do meio ambiente – pela criação de

uma reserva natural ao longo da bacia – e espaço de recreação para a sociedade

(DANSO-AMAOKO et al., 2012). Outros métodos, como o teto verde, que

22

potencializa a interceptação da precipitação, também podem ser empregados

para a redução do estresse no sistema de drenagem.

23

3 ESTUDO DE CASO

A porção superior do rio Bièvre possui 18 km de extensão e escoa a céu aberto desde sua nascente, em Saint-Quentin-en-Yvelines, no departamento de Yvelines, até Antony, no departamento de Hauts-de-Seine. Essa porção de 18 km constitui a bacia hidrográfica do Bièvre, que estende-se por 110 km

em uma área semi-urbanizada a sudoeste de Paris, França (FIG 3.1). Seu gerenciamento é efetuado em conjunto por duas autoridades locais: a CASQY (Communauté d'Agglomération de Saint-Quentin-en-Yvelines – Comunidade de Aglomeração de Saint-Quentin-em-Yvelines) e o SIAVB (Syndicat Intercommunal pour l’Assainissement de la Vallée de la Bièvre – Sindicato Intermunicipal para o Saneamento do Vale do Bièvre), responsáveis, respectivamente, pelas regiões de montante e jusante da bacia.

Para esse trabalho, foi selecionada a sub-bacia hidrográfica de Guyancourt (FIG 3.1). Com uma área de 5,143 km

e estendendo-se por três municipalidades, Guyancourt insere-se no PLUi (Plan Local d’Urbanisme Intercommunal – Plano Local de Urbanismo Intermunicipal) da CASQY. A delimitação da área de estudo levou em conta, além da topografia da região, a complexidade da rede de drenagem existente no local.

FIG 3.1 - Localização da bacia hidrográfica do Bièvre e da sub-bacia de

Guyancourt

24

3.1 MEDIÇÕES

Guyancourt é uma localidade semi-urbanizada com zonas comerciais e residências, além de vastas áreas verdes (FIG 3.2.a). A leste de Guyancourt encontra-se o lago Roussières (FIG 3.2.b), que opera como uma bacia de retenção para a água da chuva, amortecendo os impactos da precipitação na bacia do Bièvre. Toda a água precipitada em Guyancourt é direcionada, pelo sistema de drenagem e pela própria topografia da região, para a bacia de retenção, que atua, portanto, como jusante da rede de drenagem de águas pluviais. Dessa forma, o lago Roussières foi escolhido como ponto de controle para as simulações hidrológicas a serem realizadas com o software Multi-Hydro.

Nesse trabalho, o Multi-Hydro será utilizado para simular computacionalmente a altura da lâmina d’água de Roussières. Os resultados serão comparados com aqueles medidos in-loco pela VEOLIA, empresa francesa responsável pela gestão das águas na região.

a)

b)

FIG 3.2 – a) Mapa de satélite de Guayancourt; b) Lago Roussières

25

4 DADOS DE PRECIPITAÇÃO

Existem diversas maneiras de se obter dados de precipitação. As mais usadas em estudos de modelagem hidrológica são as seguintes: um sistema de radares, que proporciona uma melhor resolução tanto espacial quanto temporal;

ou uma rede de pluviômetros, a maneira clássica e mais comum até recentemente. Dados obtidos por meio de satélites também são utilizados, entretanto, tais informações geralmente são de baixa resolução espacial e/ou temporal, isto é, ou representam uma área muito grande ou passo de tempo bastante elevado, ou ambos. Numa rede de pluviômetros, os equipamentos de medição são comumente dispostos de modo muito esparso e são incapazes de fornecer informações suficientemente detalhadas sobre a área (PELEG et al., 2013). Ademais, as condições meteorológicas (e.g. evaporação e turbulência induzida pelas correntes de ar) também afetam a confiabilidade dos pluviômetros (CYR, 2014). Portanto, devido à elevada resolução espacial e temporal dos dados de precipitação necessária para a modelagem hidrológica de uma região urbana (BERNE et al., 2004), um sistema de radares aparece como a opção mais indicada.

Entretanto, radares são sensores remotos e, ao contrário de uma rede de pluviômetros, são incapazes de medir diretamente a intensidade de precipitação.

Na verdade, os radares medem a refletividade Z (mm

.m

) (BERNE et al., 2004), uma variável que pode ser utilizada para obter a intensidade de precipitação R (mm.h

) por diferentes métodos. MARSHALL et PALMER (1948) propuseram uma relação empírica, na qual os parâmetros (a e b) variam de acordo com as condições climáticas (e.g. estação do ano e localização geográfica), o tipo de precipitação (e.g. neve, água, gelo) e a intensidade (CYR, 2004):

𝑍 = 𝑎𝑅^𝑏

(EQ. 4.1) Todavia, a=200 e b=1,6 são as constantes mais utilizadas para eventos de chuva (WILSON et BRANDES, 1979).

Hoje, a tecnologia de dupla polarização presente em alguns radares

aparece como uma maneira mais moderna e avançada de obter a intensidade

de precipitação. Uma vez que as gotas de chuva não são perfeitamente

26

esféricas, mas achatadas em função da ação da gravidade, a onda vertical refletida pela gota move-se mais rápido que a horizontal. A diferença de fase (φ) entre essas duas ondas aumenta com a distância radar-gota e com o tamanho da gota. Assim, a diferença de fase específica KDP (em °/km) é comumente empregada para aferir a intensidade de precipitação. A equação que relaciona KDP à intensidade de precipitação R (mm.h

) depende do valor de KDP. Para chuvas fortes, com KDP > 1°/km a seguinte equação é aplicada (SELEX, 2015):

𝑅 = 𝑐|𝐾𝐷𝑃|^𝑑

(EQ. 4.2) onde c, que depende da frequência do radar, e d são parâmetros constantes.

Para chuvas fracas, situação em que as gotas assumem um formato mais próximo do esférico, com KDP < 1°/km, a equação de Marshall-Palmer ainda é mais indicada para uma melhor estimativa da intensidade de precipitação (PAZ, 2018). SOUZA et al. (2018) empregou 0,3°/km como o limite inferior para a realização de estimativas com a técnica da dupla polarização e c=19,63 e d=0,823 para as constantes paramétricas.

Apesar da alta resolução espacial e temporal (e.g. 0,25 km x 0,25 km e 3,4 minutos para o radar banda-X instalado na ENPC), dados fornecidos por radares têm um certo grau de incerteza (PELEG et al., 2013). De acordo com KRAJEWSKI et al. (2010), para uma efetiva modelagem dessas incertezas seria necessária uma rede de pluviômetros de alta densidade. Uma fonte de erro comum em radares é o encobrimento do sinal, quando um alvo não meteorológico (e.g. pássaros, aviões, edifícios adjacentes) reflete as ondas eletromagnéticas. Também chamados de ecos parasíticos, os sinais encobertos podem ter elevado impacto negativo na determinação dos dados de precipitação.

Visando atenuar esses erros e selecionar o melhor local para a instalação do radar, são realizados testes nos quais o equipamento opera em condições de clima seco para aferir sua sensibilidade aos prédios adjacentes. No caso dos radares banda-X, a subestimação da intensidade da onda devido à propagação num espaço não vazio é outra fonte importante de erro (GOORMANS et WILLEMS, 2013).

As escalas espacial e temporal dos dados de precipitação utilizados como

entrada para os modelos que simulam os sistemas de drenagem afetam os

27

resultados obtidos, e constituem uma fonte de incerteza para a modelagem hidrológica em ambiente urbano (GOORMANS et WILLEMS, 2013). Com o objetivo de determinar a mínima resolução necessária para a correta representação da área em análise, BERNE et al. (2004) estudaram eventos chuvosos na região de Marselha, França, tanto com uma rede de pluviômetros quanto com um sistema de radares, e propuseram a equação Δt = 0,75S

, que relaciona a área em analise (em ha) com a mínima resolução temporal Δt (em minutos) necessária. Eles também sugeriram a equação

para relacionar as resoluções espacial (Δr, em km) e temporal.

A resolução espaço-temporal dos dados de precipitação necessária para a modelagem hidrológica também depende da escala espacial dos resultados fornecidos pelo modelo. Isso ocorre, pois modelos semi-distribuídos homogeneízam a precipitação no interior de cada subárea de estudo nas quais os cálculos são efetuados, assim desperdiçando a variabilidade da precipitação que pode ser efetivamente medida em escalas reduzidas por equipamentos radares modernos (ICHIBA, 2016). Por outro lado, modelos distribuídos ou totalmente distribuídos usufruem da melhor resolução dos dados de precipitação.

Nesse estudo foram considerados dados de precipitação de duas origens diferentes, a saber: radar banda-C operado pela Météo-France e radar banda-X operado pela ENPC.

4.1 RADAR BANDA-C

Operados pelo serviço meteorológico nacional francês (Météo-France), 19

radares banda-C estão espalhados por todo o território da França. A rede,

batizada de Aramis, inclui ainda 5 radares banda-S e 6 radares banda-X, além

de um certo número de radares estrangeiros para contemplar as regiões

fronteiriças (Figura 4.1). Os raios para detecção de precipitações e medição da

quantidade precipitada giram em torno de 200 km e 100 km, respectivamente

(TABARY, 2007).

28

O tratamento dos dados ocorre a cada 5 minutos na sede da Météo-France em Toulouse, onde os dados de cada um dos radares são reunidos para construir um mosaico com a quantidade de chuva precipitada sobre todo o território nacional francês. Cada pixel da malha contém o dado de melhor qualidade dentre todos os radares disponíveis.

Do ponto de vista geométrico, a malha fornecida pelo radar banda-C é irregular, apresentando pequenas regiões sem dados de precipitação (Figura 4.2). Ademais, cada pixel é quadrado e possui 1 km de lado.

FIG 4.1 - Rede de radares Météo-France em julho de 2017 (© Météo-France)

29

Para determinar a intensidade pluviométrica Z (mm/h) a partir da refletividade R (mm

.mm

), a Météo-France utiliza a relação 𝑍 − 𝑅 (MARSHALL et PALMER, 1948), onde 𝑎 = 200 e 𝑏 = 1,6 são parâmetros fixos.

4.2 RADAR BANDA-X

O radar banda-X operado pela ENPC (École Nationale des Ponts Chaussées) possui resolução espacial de 250 m, com um passo de tempo de 3,4 minutos.

Nesse trabalho, os dados utilizados foram tratados pelo software Rainbow utilizando tanto a técnica da dupla polarização quanto a relação

equação de Marshall-Palmer, apenas a refletividade horizontal é empregada.

Enquanto isso, no método da dupla polarização, a refletividade vertical também é medida, possibilitando assim o cálculo da diferença de fase específica (KDP) entre essas duas ondas. O sinal bruto da diferença de fase (ϕ) possui ruído e precisa ser suavizado antes do cálculo da diferença de fase específica (KDP).

Para determinar a intensidade pluviométrica, a relação 𝑅 − 𝐾𝐷𝑃 (com 𝑅 em

e

relação padrão 𝑍 − 𝑅 permanece sendo utilizada para baixas intensidades:

𝑅 = 19,63|𝐾𝐷𝑃|^0,823, para 𝐾𝐷𝑃 > 0,3º/𝑘𝑚 e 𝑍 > 5,6 𝑚𝑚ℎ⁻¹

(EQ. 4.3)

, para os demais casos (EQ. 4.4)

FIG 4.2 - Geometria da malha fornecida pelo radar banda-C

30

4.3 EVENTOS ESTUDADOS

Foram selecionados três eventos para serem analisados com dados de ambos os radares: 12-13 de Setembro de 2015; 16 de Setembro de 2015; e 5-6 de Outubro de 2015. As tabelas 4.1 e 4.2 resumem tais eventos e apresentam a resolução espaço-temporal dos dados fornecidos por cada radar, respectivamente.

TAB 4.1 - Eventos selecionados para estudo e característica dos dados obtidos Evento Hora de ínicio

(UTC)

Duração (h)

Passos de tempo banda-C banda-X

12-13/09/2015 04:05 44 528 774

16/09/2015 08:25 8,5 102 150

5-6/10/2015 09:10 31 372 545

TAB 4.2 - Resolução espaço-temporal dos dados fornecidos por radar Tamanho do pixel Passo de tempo

Banda-C 1 km 5 minutos

Banda-X 250 m 3,41 minutos

A figura 4.3 apresenta a intensidade média de precipitação calculada em

relação à área total da região de estudo, bem como a precipitação acumulada

ao longo do período de chuva. Pode-se perceber, nos gráficos que apresentam

a precipitação acumulada em função do tempo, que, para um mesmo evento,

apesar de ambas as curvas exibirem a mesma tendência de crescimento, a

estimativa fornecida pelo radar banda-C é sempre superior àquela do radar

banda-X. Vale ressaltar ainda que a maior resolução temporal proporcionada

pelo radar banda-X permite detectar os padrões da precipitação com mais

riqueza de detalhes.

31

FIG 4.3 - Gráficos da intensidade de precipitação (coluna esquerda) e da precipitação acumulada (coluna direita) para os radares banda-C (em azul) e banda-

X (em verde) para os três eventos em análise

32

5 MODELAGEM HIDROLÓGICA

A necessidade por um suprimento de água limpa e por um mecanismo que pudesse recolher os resíduos líquidos motivou o desenvolvimento dos primeiros modelos, cujo objetivo principal era o correto dimensionamento dos sistemas urbanos de transporte de líquidos (e.g. sistema de esgotamento sanitário, sistema de abastecimento de água) (SALVADORE et al., 2015). A urbanização obrigou os cientistas a se voltarem para problemas relacionados à proteção contra inundações, ao risco ocasionado pela poluição à saúde pública e à proteção ambiental (FLETCHER et al., 2013). Hoje, alguns dos principais objetivos da modelagem hidrológica de áreas urbanas são: a determinação dos efeitos da urbanização no ciclo da água, aprimorando o conhecimento sobre o ciclo da água em ambientes urbanos; compensar a falta de dados confiáveis, uma vez que a obtenção de medições em um ambiente urbano heterogêneo é complexa; e fazer previsões visando reduzir os danos causados pelas inundações e mudanças climáticas (SALVADORE et al., 2015).

Os modelos hidrológicos podem ser classificados em três grupos de acordo com sua representação espacial: agregados, semi-distribuídos e totalmente distribuídos. Modelos agregados (em inglês lumped models), comumente utilizados quando a falta de dados não permite uma melhor representação da área de estudo, consideram toda a área como uma simples unidade onde são efetuados todos os cálculos. Todas as informações físicas e hidrológicas que caracterizam a unidade são assumidas homogêneas (DANIEL et al., 2011;

ICHIBA, 2016). Esse tipo de modelo fornece informações sobre o

comportamento hidrológico de jusante da região estudada e apresenta melhores

resultados quando a escala de tempo do evento em estudo é mais elevada

(IVANOV et al., 2004). Modelos semi-distribuídos dividem a área de estudo em

subáreas que interagem entre si, cada uma considerada como uma unidade para

a realização dos cálculos. Cada subárea possui uma conexão com o sistema de

drenagem e a maneira como as subáreas são definidas é baseada nas

características do solo, bem como nas características de ocupação do solo

(ICHIBA, 2016). Finalmente, modelos totalmente distribuídos dividem a área de

estudo em uma malha de pixels, conduzindo o fluxo de água de um pixel para o

33

outro e, assim, permitindo uma modelagem mais precisa da heterogeneidade da área em estudo (XU, 2002). Todavia, o custo computacional atrelado à operação de modelos hidrológicos de alta resolução ainda é um problema, especialmente para áreas muito grandes (ZHANG et al., 2009).

Existem três categorias para classificar os modelos hidrológicos quanto ao tipo de algoritmo empregado na modelagem (DANIEL et al., 2011). A primeira categoria é a dos modelos empíricos, que buscam encontrar uma relação direta entre os dados de entrada (e.g. intensidade de precipitação) e os de saída (e.g.

escoamento superficial) a fim de adequar os dados disponíveis. A segunda, a dos modelos conceituais, comumente aplicados a modelos semi-distribuídos, simplifica o comportamento do sistema para diminuir sua complexidade. No entanto, essa simplificação conduz para a necessidade de cuidadosa calibração do modelo para cada nova área de estudo. Vale ressaltar que, ao contrário dos modelos empíricos, modelos conceituais preservam o significado físico do processo. Por fim, modelos físicos buscam representar os fluxos de água da maneira mais precisa possível. Esse tipo de modelo baseia-se em leis da física (e.g. conservação de massa e energia), equações hidrológicas e todo tipo de conhecimento relativo aos processos do ciclo da água para atingir seu objetivo.

Todo o processo computacional é feito com base em parâmetros confiáveis e cálculos físicos. Segundo ICHIBA (2016), não fosse a dependência do modelo à resolução espaço-temporal, não haveria necessidade de calibração.

Com relação à modelagem dos parâmetros de entrada, os modelos

hidrológicos podem ser classificados em estocásticos ou determinísticos. Em

modelos determinísticos, os parâmetros devem ser cuidadosamente

determinados, pois o algoritmo considera-os como certezas absolutas. Em

modelos estocásticos, a maioria dos parâmetros são inseridos na forma de uma

distribuição estatística, oferecendo a possibilidade de descrever a

heterogeneidade do ambiente urbano quando não há dados confiáveis

suficientes para a utilização de uma abordagem determinística. Uma vez que os

dados de saída de modelos estocásticos são uma gama de valores, eles

oferecem a possibilidade de avaliar as incertezas associadas à modelagem

durante o processo de tomada de decisão, uma capacidade não disponível em

modelos determinísticos (DANIEL et al., 2011; XU, 2002).

34

5.1 MULTI-HYDRO

O Multi-Hydro é uma plataforma desenvolvida na École des Ponts (Paris, França) que combina diferentes softwares gratuitos para modelar as diversas partes do ciclo da água. Baseado em equações físicas, o Multi-Hydro é um modelo totalmente distribuído e composto primariamente por três módulos que simulam os escoamentos superficial e subsuperficial, além daquele que ocorre no interior do sistema de águas pluviais. O quarto e último módulo diz respeito ao tratamento dos dados de precipitação necessários para o funcionamento do software. A FIG. 5.1 mostra a representação esquemática da interação entre os quatro módulos, que serão detalhados nos próximos itens. Em função da sua capacidade de simular e interagir o run-off, a infiltração e o sistema de drenagem, o Multi-Hydro aparece como uma boa ferramenta para simulações em regiões (semi-) urbanas, onde esses três aspectos do ciclo hidrológico são bastante importantes.

5.1.1 Módulo de Superfície

O Módulo de Superfície do Multi-Hydro (MHSM, sigla em inglês) é o responsável pelas simulações dos processos componentes do ciclo da água que ocorrem na superfície do terreno. Em suas simulações, o MHSM usa o TREX (Two Dimensional Runoff Export), um software desenvolvido pela Universidade

FIG 5.1 – Esquema mostrando a interação entre

os 4 módulos do Multi-Hydro

35

do Colorado (EUA) em conjunto com a HydroQual Incorporate (VELLEUX et al., 2011; GIANGOLA-MURZYN, 2013). O TREX é capaz de simular a erosão do solo, bem como a propagação de poluentes na área de estudo, mas o Multi- Hydro faz uso apenas da parcela hidrológica. O TREX divide a área de estudo em uma malha composta por vários pixels, cujo tamanho pode ser ajustado pelo operador para obtenção de uma melhor representação do evento ou diminuir o tempo de cálculo. Cada pixel contém informações sobre a altitude, o tipo de solo e o tipo de ocupação do solo. Estas duas últimas são utilizadas para a determinação de parâmetros que influenciam o comportamento hidrológico do pixel (e.g. coeficiente de Manning, profundidade de interceptação) (GIANGOLA- MURZYN, 2013). O Multi-Hydro considera 6 tipos de ocupação típicas para regiões (semi-) urbanas, a saber: estrada, edificação, floresta, grama, corpos d’água e bueiro.

O TREX aceita dados de precipitação tanto de pluviômetros quanto de radares. Os dados provenientes de radares devem ser pré-processados de modo que cada pixel da malha do TREX tenha um valor de intensidade de precipitação para cada passo de tempo. Essa metodologia permite que a variabilidade espaço-temporal da precipitação seja representada. No caso dos pluviômetros, os dados de intensidade são interpolados linearmente em função da distância e da partição do volume precipitado entre os aparelhos. Em função da variabilidade espaço-temporal, o Multi-Hydro classifica os dados de precipitação em homogêneos e variáveis.

O MHSM utiliza a equação de Green-Ampt (1911) para determinar a taxa de infiltração e, portanto, considera o solo como uma camada infinita. A interceptação pode ser desconsiderada na modelagem, uma vez que o passo de tempo de trabalho do TREX é muito curto (GIANGOLA-MURZYN, 2013).

5.1.2 Módulo do Terreno

O Módulo do Terreno do Multi-Hydro (MHGM, sigla em inglês) é o

responsável pelas simulações dos processos componentes do ciclo da água que

ocorrem na região subsuperficial do terreno. Em suas simulações, o MHGM usa

36

o VS2DT (Variably Saturated 2-Dimensional Flow and Solute Transport), um software desenvolvido pelo Serviço Geológico dos Estados Unidos (GIANGOLA- MURZYN, 2013). O VS2DT pode simular o fluxo de água através de um meio poroso cuja saturação varia ao longo do tempo. Assim, é capaz de fornecer dados sobre o escoamento subsuperficial. As características do solo (e.g.

granulometria, porosidade, número de camadas, profundidade de cada camada) e as condições iniciais do evento (e.g. umidade, grau de saturação) são necessárias para executar o MHGM.

5.1.3 Módulo de Drenagem

O Módulo de Drenagem do Multi-Hydro (MHDM, sigla em inglês) é o responsável pelas simulações dos fluxos de água dentro do sistema de drenagem. Em suas simulações o Multi-Hydro utiliza o SWMM (Storm Water Management Model), um software desenvolvido pela Agência de Proteção Ambiental dos Estados Unidos em conjunto com o Camp Dresser & McKee Incorporation (GIANGOLA-MURZYN, 2013). O SWMM foi originalmente concebido como um modelo hidrológico semi-distribuído, aquele no qual cada sub-bacia é considerada homogênea, capaz de calcular os volumes de água transferidos para a rede drenagem e de simular os fluxos na rede. O Multi-Hydro faz uso apenas desta última funcionalidade, uma vez que a simulação do escoamento superficial é realizada com maior acurácia pelo TREX.

A representação do sistema de drenagem de águas pluviais no SWMM é uma rede de elementos lineares interligados numa malha 2D. Cada elemento linear da malha representa um duto (e.g. tubo de PVC, canalização de concreto) do sistema de drenagem. Cada duto, considerado homogêneo, é definido por dois pontos georeferenciados e cujas altitudes são conhecidas. Assim, o SWMM é capaz de determinar o comprimento do duto, bem como sua inclinação.

Informações relativas às características do duto (e.g. formato, material,

dimensões) também devem ser informadas. É preciso determinar também a

localização dos bueiros, os elementos que fazem a correlação entre o módulo

superficial (TREX) e o módulo de drenagem (SWMM), e de outros equipamentos

37

de drenagem urbana (e.g. bacias de contenção) caso existam (GIANGOLA- MURZYN, 2013; SKOURI-PLAKALI, 2016).

5.2 OCUPAÇÃO DO SOLO

Os dados necessários para a montagem do mapa de ocupação do solo da região de Guyancourt foram obtidos junto à IGN (Institut national de l'information géographique et forestière – Instituto Geográfico Nacional Francês). Fornecidos na forma de mapas de ocupação do solo, esses dados, em sua forma bruta, são divididos por camadas, cada camada representando um tipo de uso do solo. O arquivo final, que servirá como dado de entrada para o Multi-Hydro, deve ter os seguintes tipos de ocupação do solo na ordem de prioridade indicada:

a) Interface entre a superfície do terreno e o sistema de drenagem (Gullies – Bueiros);

b) Vias rodoviárias em geral, incluindo parques de estacionamento (Roads – Estradas);

c) Construções em geral (House – Edificações);

d) Áreas verdes de grande densidade, e.g. florestas, bosques, arvoredos (Woods – Floresta);

e) Áreas gramadas (Grass – Grama); e

f) Superfície d’água (Water surface – Superfície d’água).

O tratamento dos dados brutos, cedidos pela IGN no formato shapefile, foi efetuado utilizando-se o software QGIS (versão 2.18.22), um software de código livre para a análise e edição de dados geográficos. Esse procedimento foi dividido nas seguintes etapas: recorte e união das camadas.

i. Recorte das camadas

Os dados brutos IGN (FIG. 5.2) contemplam toda a região do departamento de Yvelines, no qual localiza-se a sub-bacia de Guyancourt. Na etapa de recorte, esses dados são recortados para ajustarem-se ao formato da sub-bacia de Guyancourt. A FIG. 5.2 apresenta as áreas cujo solo é ocupado por “Floresta”

tal qual os dados brutos IGN do departamento de Yvelines.

38

O recorte é efetuado através da seguinte sequência de execução (FIG.

5.3) com o auxílio do software QGIS: “Menu principal”

“Vetor”

“Geoprocessamento”

“Intersecção” (FIG. 5.3.a). Ao clicar em “Intersecção”, abre-se uma caixa de diálogo (FIG. 5.3.b) na qual devem ser selecionadas as duas camadas de trabalho (para o exemplo da FIG. 5.3, a camada que representa Guyancourt e a camada que representa o solo ocupado por “Floresta”

no departamento de Yvelines) e, em seguida, clica-se em “Run”.

FIG 5.2 – Contorno da sub-bacia de Guyancourt e parte da vegetação do departamento de Yvelines

a)

b)

FIG 5.3 – Sequência de execução da etapa de corte

39

O resultado da etapa de corte descrita é a distribuição de “Floresta” dentro de Guyancourt (FIG. 5.4). Esse procedimento é replicado para cada uma das outras 5 camadas de ocupação consideradas, obtendo-se, portanto, 6 diferentes mapas, que devem ser posteriormente mesclados para a obtenção de uma distribuição de ocupação do solo em Guyancourt.

ii. União das camadas

Nessa etapa, todos os 6 diferentes mapas obtidos na etapa anterior, de recorte, são combinados de modo a possibilitar a obtenção de um único mapa de uso do solo compreendendo todos os 6 diferentes tipos de utilização considerados.

Antes de realizar a união das camadas é necessário caracterizar cada uma delas de modo que seja possível identificar o tipo de ocupação de cada feição na distribuição de ocupação do solo final. Essa caracterização é realizada através da seguinte sequência de execução (FIG. 5.5) com o auxílio do software QGIS: clica-se no ícone “Abrir tabela de atributos” (FIG. 5.5.a). Na caixa de diálogo aberta deve-se selecionar “Alternar modo de edição” → “Abrir calculadora de campo” (FIG. 5.5.b). Abre-se uma nova caixa de diálogo (FIG. 5.5.c) onde deve ser indicado o “Nome do novo campo” (nesse trabalho optou-se pelo nome

“land_use”) e o valor associado a esse campo, que é a ordem de prioridade da

FIG 5.4 – Distribuição da camada “Floresta” dentro de Guyancourt

40

camada. Deve-se repetir o processo para todas as camadas mantendo-se sempre o mesmo nome de campo.

A etapa de união é efetuada sucessivamente entre duas camadas até que todas as seis estejam combinadas num único arquivo shapefile. A mescla entre duas camadas é realizada através da seguinte sequência de execução (FIG. 5.6) com o auxílio do software QGIS: “Menu principal”

“Vetor”

“Geoprocessamento” → “União” (FIG. 5.6.a). Ao clicar em “União”, abre-se uma caixa de diálogo (FIG. 5.6.b) na qual devem ser selecionadas as duas camadas de trabalho (para o exemplo da FIG. 5.6, as camadas que representam, respectivamente, o solo ocupado por “Floresta” e “Superfície d’água”) e, em seguida, clica-se em “Run”. É fundamental que a camada de maior prioridade

a)

b)

c)

FIG 5.5 – Sequência de execução para a caracterização da camada

41

(“Floresta”) seja selecionada no “Campo de entrada 1” e a camada de menor prioridade (“Superfície d’água”) seja selecionada no (“Campo de entrada 2”).

a)

b)

FIG 5.6 – Sequência de execução da etapa de mescla

42

O resultado da etapa de união é a distribuição dos seis diferentes tipos de ocupação do solo dentro de Guyancourt (FIG. 5.7).

Percebe-se, no entanto, após a análise da FIG 5.7, a existência de uma grande quantidade de espaços vazios, ou seja, que não possuem uma definição clara do tipo de utilização do solo. Entretanto, para proporcionar um estudo acurado da permeabilidade e do escoamento superficial, é necessário que todos os espaços estejam preenchidos. Para a correção desse problema, recorreu-se às imagens de satélite do programa Google Earth. Utilizando as ferramentas do QGIS, a distribuição de ocupação do solo da FIG 5.7 foi sobreposta às imagens de satélite e as feições ainda ausentes que apresentavam alguma das características consideradas (“Grama”, “Edificações”, etc) foram adicionadas.

Algumas regiões que não apresentavam nenhuma dessas características foram classificadas dentro das opções possíveis de acordo com o grau de permeabilidade esperado (e.g. foi atribuída a característica “Grama” a uma via férrea existente na área). Após esse processo, os espaços ainda sem

FIG 5.7 – Distribuição de ocupação do solo dentro de Guyancourt

43

identificação de uso do solo foram preenchidos com grama, obtendo-se o mapa da FIG 5.8 (formato shapefile), que servirá como dado de entrada para o programa MH-AssimTool.

FIG 5.8 - Distribuição de ocupação do solo final

44

5.3 TOPOGRAFIA

Os dados de topografia, obtidos junto à IGN e apresentados na FIG. 5.9, correspondem à altimetria do terreno sem considerar a existência de edificações.

Pode-se perceber que a variação de altitude máxima entre dois pontos distintos no interior de Guyancourt é de 40 metros e que a declividade do terreno deve direcionar o escoamento de água da chuva para a região leste da sub-bacia, onde se encontra a bacia de retenção.

5.4 REDE DE ÁGUAS PLUVIAIS

Na modelagem de áreas urbanas, uma das principais dificuldades é a interação entre o escoamento superficial e aquele que ocorre no sistema de drenagem. A definição de uma área de estudo torna-se mais complexa, uma vez que a região de influência do sistema de águas pluviais existente muitas vezes atravessa as fronteiras entre as sub-bacias hidrográficas que delimitam o escoamento superficial. Enquanto o fluxo superficial de água é primariamente definido pela topografia da região, as galerias pluviais são função do ordenamento urbano, que, em grande parte, restringe sua geometria à malha viária da cidade.

FIG 5.9 – Topografia de Guyancourt

45

As informações relativas à rede de águas pluviais foram obtidas do PLUi (ver item 3) em formato PDF. A FIG. 5.10.a apresenta uma amostra do mapa PDF fornecido. Para possibilitar a utilização dessas informações nas simulações hidrológicas, foi necessário redesenhar manualmente a rede utilizando as ferramentas do QGIS. O mapa resultante (FIG. 5.10.b), em formato shapefile, foi posteriormente utilizado como entrada para o programa MH-AssimTool.

5.5 PLATAFORMA MH-ASSIMTOOL

O arquivo representando a distribuição de ocupação do solo em Guyancourt (FIG. 5.8), gerado no QGIS a partir dos dados IGN, está no formato shapefile.

Entretanto, a plataforma Multi-Hydro, sendo um modelo hidrológico totalmente distribuído, realiza os cálculos com base numa malha pixelada com a dimensão dos pixels definida pelo usuário. Assim, é necessário converter o arquivo shapefile (obtido no item 5.2), que não é formado por pixels, em um arquivo rasterfile, formado por pixels. Para facilitar essa conversão, foi desenvolvida a plataforma MH-AssimTool, um programa para a assimilação de informações

FIG 5.10 – Rede de águas pluviais em formato a) PDF; b) Shapefile

a)

b)

46

geográficas especialmente dedicado às necessidades do Multi-Hydro (RICHARD et al., 2014).

Além da assimilação do arquivo de ocupação do solo, o MH-AssimTool também converte o arquivo shapefile confeccionado no QGIS contendo as informações sobre a rede de águas pluviais em um arquivo no formato INP, capaz de ser lido e manuseado pelo SWMM, o software responsável pelo módulo de drenagem do Multi-Hydro (ver item 5.1.3), durante as simulações.

5.5.1 Sequência de execução do MH-AssimTool

Para executar a plataforma MH-AssimTool deve-se, inicialmente, clicar no ícone “New watershed” (FIG. 5.11).

Na sequência, abre-se uma janela (FIG. 5.12) na qual deve-se selecionar uma pasta de destino para os arquivos de saída do programa (FIG. 5.12.a).

FIG 5.11 – Barra de ferramentas do MH-AssimTool

FIG 5.12 – Janela do MH-AssimTool para a introdução dos dados de entrada

a ) b )

c

)

d

)

47

Nessa mesma janela (FIG. 5.12), após especificar a pasta de destino, é preciso selecionar os dados de entrada. No campo “DRAINAGE MODULE” (FIG.

5.12.d) deve-se clicar no botão “Sewer” e selecionar o arquivo, no formato shapefile, que representa a rede de águas pluviais existente em Guyancourt.

Após selecionar o arquivo, abre-se uma nova janela (FIG. 5.13) onde devem ser determinadas, se possível, as características (e.g. formato e dimensão dos tubos) da rede. Caso nada seja informado, o MH-AssimTool usa dados padrão.

No campo “SOIL MODULE” (FIG. 5.12.c) deve-se clicar do botão “Define” e definir as características do solo existente. Primeiro, é preciso determinar o número de camadas do solo e a profundidade do lençol freático (FIG. 5.14).

Segundo, deve-se selecionar as características de cada camada, bem como suas espessuras (FIG. 5.15). Nesse trabalho não foi utilizado o módulo do terreno (MHGM), mas ainda assim é necessário preencher as informações solicitadas para que o programa MH-AssimTool funcione.

FIG 5.13 – Janela para inserção das características da rede de drenagem

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No campo “SURFACE MODULE” (FIG. 5.12.b) deve-se selecionar a opção

“New data” e proceder aos seguintes passos: clicar no botão “Topography” e selecionar o arquivo, com a extensão “.asc”, que representa a topografia da sub- bacia de Guyancourt; clicar no botão “Catchment limit” e selecionar o arquivo, no formato shapefile, que determina os limites da sub-bacia de Guyancourt; e clicar no botão “Land use” e selecionar o arquivo, no formato shapefile, que representa a distribuição de ocupação do solo em Guyancourt.

O arquivo shapefile representando a ocupação do solo possui uma tabela de atributos vinculada a ele. Assim, após ser selecionado, abre-se uma nova janela (FIG. 5.16) na qual deve ser indicada a coluna da tabela de atributos contendo

FIG 5.14 – Janela para a determinação do número de camadas do solo e da profundidade do lençol freático

FIG 5.15 – Janela para a determinação das espessuras

e das características de cada camada de solo