XXI Simpósio Brasileiro de Recursos Hídricos 1
SIMULAÇÕES EM MODELO SEMI-DISTRIBUÍDO APRIMORADAS COM DADOS EXPERIMENTAIS DE MONITORAMENTO HIDROLÓGICO NAS BACIAS
HIDROGRÁFICAS DO “PCJ”
Guilherme Samprogna Mohor 1* & Denise Taffarello 2& Eduardo Mario Mendiondo 3
Resumo – O uso de modelos hidrológicos para a previsão da quantidade e qualidade da água é essencial à gestão de recursos hídricos, formando a base de relevante informação. Entretanto, a carência de séries de dados prejudica diversas aplicações. Propõe-se a integração de dados primários pontuais de campo e dados secundários, de forma a facilitar a interpretação dos dados gerados por modelos hidrológicos e promover a geração de informação mais consistente. A partir do modelo Soil and Water Assessment Tool (SWAT) e medições em campo de vazões, foi avaliada a precisão do modelo em seções sem monitoramento, à montante de estações fluviométricas, além de avaliação da incerteza de curvas-chave para obtenção da vazão. Observou-se problemas possíveis gerados pelo traçado descuidado de curva-chave em pequeno curso d’água, assim como identificadas parcelas da bacia hidrográfica de maior interesse ao monitoramento e atenção na modelagem ao se comparar as simulações com medidas de campo pontuais. Onde foi possível tal comparação, notou-se ser mais importante o monitoramento em áreas de montante dos rios principais, enquanto os tributários observados apresentaram bons resultados na simulação.
Palavras-Chave – Sistema Cantareira, Modelagem Hidrológica, SWAT
SIMULATIONS IN A SEMI-DISTRIBUTED MODEL WITH EXPERIMENTAL DATA FROM HYDROLOGIC MONITORING AT THE “PCJ” CATCHMENTS
Abstract – The use of hydrological models to project water quality and quantity is essential to water resources management, giving basis to significant information. However, data scarcity disrupts many applications. We propose the integration of primary field data and secondary data to facilitate data interpretation and foster the generation of more consistent information. From the application of the Soil and Water Assessment Tool (SWAT) and field measurements of streamflow, the model streamflow precision was evaluated in ungauged river sections, upstream gauged stations, besides an assessment of rating curves uncertainty on discharge calculation. Some problems were noted in the design of a small basin rating curve, as well as the identification of the most important parcels of the catchment to be monitored and to be given attention in the modelling process from the comparison between model simulations and field data. The upstream areas of the main rivers where noted to be the most important for a monitoring program, whilst the model simulations showed good results for the tributaries.
Keywords – Cantareira System, Hydrologic modelling, SWAT
1 * Escola de Engenharia de São Carlos, Universidade de São Paulo (EESC/USP), guisamor@gmail.com
2 Escola de Engenharia de São Carlos, Universidade de São Paulo (EESC/USP), taffarellod@gmail.com
3 Escola de Engenharia de São Carlos, Universidade de São Paulo (EESC/USP) & Centro de Monitoramento e Alertas de Desastres Naturais (CEMADEN/MCTI), emm@cemaden.gov.br
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INTRODUÇÃO
O aprimoramento da modelagem hidrológica a partir de dados experimentais de monitoramento in-loco pode ser feito a partir de variáveis diretas extraídas do monitoramento e/ou variáveis estimadas através de modelos hidrológicos. Variáveis diretas são aquelas obtidas instantaneamente da seção molhada de um curso de água, por exemplo: profundidade máxima, área da seção transversal, largura superficial da seção, velocidade média instantânea, concentração instantânea de uma variável de qualidade da água, ou ainda fixas no tempo, como a área de drenagem afluente à seção transversal.
O aprimoramento das simulações com dados de campo depende também da forma de representação.
Neste caso as variáveis podem ser classificadas pela dimensionalidade e distribuição espacial. Uma representação espacialmente distribuída acompanha melhor a dinâmica de cheias e estiagens em diferentes seções transversais de uma mesma bacia hidrográfica (Mendiondo, 2008). Porém, esta representação demanda observações contínuas durante eventos extremos.
Para superar estas limitações existem outras representações multidimensionais, também distribuídas espacialmente, que relacionam regionalmente o comportamento de uma dada seção transversal. O aprimoramento “regional-adimensional”, onde as variáveis diretas são adimensionalizadas, pode ser obtido ao se comparar relações empíricas entre as variáveis. Este aprimoramento facilita comparação e diagnóstico de grandezas, integrando classificações de tipos de rios naturais (Rosgen, 1994) com aspectos qualitativos (Tundisi, 2006).
Estudos de qualidade da água não são tão comuns quanto aqueles de quantidade, principalmente envolvendo modelagem. Um modelo ecohidrológico apto para estudos de quantidade e qualidade da água é o Soil & Water Assessment Tool (SWAT), cuja aplicação no Brasil é crescente. Na escala de bacia hidrográfica, permite a simulação de processos entre solo e água superficial ligados a hidrologia, ciclagem de nutrientes, gestão, entre outros objetivos (Srinivasan et al., 2014). Entretanto, quanto à qualidade da água, seu uso envolvendo nutrientes é ainda escasso, inferior a 10% dos mais de 100 trabalhos realizados no país (Bressiani et al., 2015). Uma das maiores dificuldades em se fazer este tipo de modelagem é a escassez de dados observados (Taffarello et al., submetido; Bressiani et al., 2015), estações distantes com curto período de dados e análise de poucas variáveis. Entretanto, análises qualitativas dependem de dados de quantidade de água, o que ressalta a importância em se avaliar este aspecto.
Este estudo buscou apresentar incertezas na aplicação das curvas-chave em estações pontuais, assim como avaliar simulações com modelo semi-distribuído a observações de campo, a fim de aprimorar a modelagem hidrológica na bacia hidrográfica em estudo.
METODOLOGIA
Este estudo envolveu campanhas de campo para produção de dados primários, coleta de dados secundários e modelagem de vazão no SWAT.
Área de estudo
O Sistema Cantareira (ANA/DAEE, 2013) (Figura 1) é um conjunto de reservatórios interligados por canais e túneis que transferem vazão da bacia do rio Piracicaba para a bacia do Alto Tietê a fim de abastecer parte da Região Metropolitana de São Paulo (RMSP). O sistema abastecia aproximadamente 8,8 milhões de habitantes, mas no período de seca, em fevereiro de 2015, supriu apenas 5,3 milhões (SABESP, 2015). O sistema doador é composto pelos reservatórios: Atibainha, Cachoeira e Jaguari-Jacareí (Figura 1), com respectivas áreas de drenagem de 305 km², 410 km² e 1.252 km². Os reservatórios são nomeados pelo rio principal. A transferência se dá na ordem: Jaguari- Jacareí, Cachoeira, Atibainha, que então tem águas transferidas para fora da bacia do Piracicaba, para a sub-bacia Juqueri (reservatório Paiva Castro). Posteriormente as águas são levadas a uma estação de tratamento de água (Guaraú) para então serem distribuídas na RMSP.
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Figura 1 – Localização e componentes principais do Sistema Cantareira. Pontos amostrados: 1-Posses (montante); 2-"Portal das Estrelas"; 3-Posses (exutório); 4-Salto (exutório); 5-F-23 (Camanducaia); 6-Jaguari
(montante); 7-Parque de Eventos; 8-"Cachoeira dos Pretos"; 9-"Chalé Ponto Verde"; 10-Ponte sobre o Cachoeira; 11-F-24 SABESP (Cachoeira); 12-Cancan (área de intervenção); 13-Cancan (referência); 14-F-30
SABESP (Cancan); 15-Moinho (referência); 16-Moinho (área de intervenção); 17-Moinho (exutório).
Adaptado de Taffarello et al. (submetido).
Modelagem no SWAT
Usando Modelo de Elevação do Terreno Aster v2 (Tachikawa et al., 2011), com resolução de 30 m e o software ArcSWAT (Winchell et al., 2013), extensão e interface gráfica integrado ao Sistema de Informações Geográficas ArcGIS (ESRI, 2010), a delimitação da bacia foi realizada a partir de um limiar de 410 hectares para se integrar todos os reservatórios, o que levou a reduzir a resolução de trabalho, ignorando pontos mais à montante, resultando em 22 sub-bacias de interesse.
A definição das Unidades de semelhante Resposta Hidrológica (URH) foi realizada a partir dos mapas de solo do estado de São Paulo de Oliveira (1999), e mapa de usos do solo desenvolvido a partir de imagens LANDSAT por Molin (2014; et al. 2015) para o ano de 2010.
O modelo foi calibrado para as estações com série histórica de vazão superior a 2 anos, alterando as variáveis do modelo referentes ao comportamento da água no solo. Cada rodada do modelo integra todas suas componentes, independentemente da finalidade. A calibração de dados de nutrientes na água fica comprometida pela já citada escassez de dados relacionados no Brasil.
Dados primários e secundários
Os dados hidrológicos utilizados foram essencialmente aqueles disponíveis no website Hidroweb (ANA, 2014). Foram contempladas estações fluviométricas mantidas por diferentes entidades, e há diversidade de dados em cada estação, com série de cotas e/ou curva-chave e/ou série de vazões observadas. Há estações na área de interesse que já se encontram desativadas, e outras que
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entraram em operação há pouco tempo, não havendo um ano hidrológico completo disponível, o que nos obrigou a usar séries de dados de diferentes períodos.
Entre dezembro de 2012 e maio de 2014, foram identificados pontos de interesse, alguns coincidentes com estações fluviométricas já existentes e outros onde se planeja instalar novas estações, e realizadas campanhas para medição de vazão e coleta de amostras de água. A medição de vazão foi realizada com molinete (Taffarello et al., 2013).
RESULTADOS
A Figura 1 mostra cada uma das áreas de drenagem dos reservatórios doadores do Sistema Cantareira dentro da bacia do Piracicaba, assim como os pontos de amostragem de água.
Calibração e Validação do SWAT
A calibração e validação do SWAT nos pontos com mais de 2 anos de dados foi considerada
“boa”, segundo classificação de Moriasi et al. (2007), uma vez que o critério de Nash-Sutcliffe foi superior a 0,65, com exceção à estação 62584600, exutório do Ribeirão das Posses, que apresentou Nash-Sutcliffe do logaritmo das vazões, critério que dá maior peso às menores vazões, inferior a 0,5 sendo considerado “insatisfatório”. Os parâmetros utilizados e seus valores ou desvios em relação ao padrão são mostrados na Tabela 1. Nota-se que a maioria dos parâmetros (9 de 16) referem-se ao solo.
Tabela 1 - Parâmetros alterados no SWAT
Bacia Cachoeira Moinho Salto Posses F23 Parque de Eventos
r SOL_AWC 9% 8% 20% 3% 29% -50%
r SOL_BD 3% -31% 0% 9% 3% 24%
r SOL_K -12% -40% 0% 31% 35% 5%
v Alpha_BF 0,014 0,253 0,011 0,048 0,041 0,011
a GWQMN 93,90 114,05 284,00 292,20 -80,96 234,52
v GW_REVAP 0,149 0,241 0,020 0,171 0,094 0,141
a GW_DELAY 32,91 -18,97 26,00 20,99 42,70 14,62
v RCHRG_DP 0,81 0,01 0,05 0,25 0,68 0,38
v REVAPMN 750 369,69 750 750 708,46 809,98
v ESCO 0,95 0,66 0,65 0,67 0,95 0,95
v EPCO 0,95 1 0,67 1 1 1
a Ch_N2 0,04 0,11 0,03 0,30 0,10 0,02
v Ch_K2 19,97 10,90 0 0 5,53 7,64
v CANMX 1,36 52,03 0 20,97 0,35 26,68
r SHALLST -15% -70% 0% 0% 0% -27%
a CN2 0,73 -9,29 -9,00 0 3,71 -11,43
r: mudança relativa; v: valor final; a: mudança absoluta; SOL_AWC – capacidade de água disponível; SOL_BD – densidade úmida; SOL_K – condutividade hidráulica sat.; Alpha_BF – fator de escoamento base; GWQMN – limite para fluxo de retorno do aq. raso; GW_REVAP – coef. revap; GW_DELAY – tempo de atraso de águas subterrâneas;
RCHRG_DP – fração de percolação do aq. profundo; REVAPMN – limite do aq. raso para percolação ao aq. profundo;
ESCO - compensação de evaporação do solo; EPCO – compensação de absorção pelas plantas; Ch_N2 – Manning do canal principal; Ch_K2 - condutividade hidráulica do canal princ.; CANMX – armazenamento do dossel; SHALLST – armazenamento no aq. raso; CN2 – SCS Curve Number inicial
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Incerteza nas curvas-chave
Explorou-se para este fim a estação 62584600, exutório do Ribeirão das Posses (ponto 3 na Figura 1, sub-bacia Jaguari), que oportunamente possui dados tanto de cotas quanto de vazão corrigidos disponibilizados pela agência (ANA, 2014), além da curva-chave.
Nota-se na Figura 2 séries de vazão produzidas a partir de diferentes estratégias de regressão para a curva-chave. Há 21 medições cota-vazão para se traçar a curva-chave. A primeira estratégia (linha amarela) foi feita com regressão polinomial, atingindo R2=0.987, mas o polinômio quadrático pode trazer erros inaceitáveis, como demonstrado intencionalmente. Circulado em vermelho na Fig.
2, a curva-chave por um polinômio quadrático apresenta maiores vazões para menores cotas quando ultrapassa o ponto de mínima da parábola. A segunda estratégia (linha cinza) foi separar os dados em um limiar, no caso de 45 cm, traçando uma curva potencial para os menores valores, evitando o problema apresentado pela parábola, e uma equação linear para os valores superiores, apresentando R2 de 0.693 e 0.990, respectivamente. Ainda assim, a agência operadora da estação liberou dados corrigidos de vazão (linha laranja) com razoáveis diferenças nas vazões mais baixas. As simulações com o SWAT ao passo mensal apresentaram resultados satisfatórios (Nash-Sutcliffe=0.75 e Nash- Sutcliffe Log = 0.50). Na Fig. 2, o eixo vertical está representado na escala logarítmica. Circulado em vermelho, destaca-se o erro em se traçar curva-chave de apenas um estágio em polinômio de segundo grau, apesar do alto R². As medições de campo foram feitas com molinete, sendo as incertezas traçadas com base nas velocidades mínima e máxima medidas na seção. O limite, linha em amarelo, mostra a vazão correspondente ao menor valor observado considerado no cálculo da curva- chave.
Figura 2– Incerteza no uso da curva-chave na estação 62584600 (exutório do Ribeirão das Posses).
Comparação entre simulações e coletas de dados em campo
Para os pontos 2, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, e 17 (Fig. 1), são comparadas as vazões simuladas pelo SWAT com as medições em campo na Figura 3. Assim como na Fig. 2, as incertezas nas medições de campo foram traçadas com base nas máximas e mínimas velocidades instantâneas medidas.
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Figura 3 - Comparação entre simulações de vazão (em m³/s) com SWAT e medições de vazão em campo. As estações F23 e F24, operadas pela SABESP, possuem série de vazões observadas
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Nota-se que para o rio Cachoeira e ribeirão do Moinho, as simulações em muitos momentos resultaram em vazão inferior às medições em campo, mesmo considerando o intervalo de incerteza da velocidade medida na seção. A ordem de grandeza, entretanto, é a mesma. Ressalta-se que o período avaliado foi justamente o de forte seca (2014 foi o ano menos chuvoso desde 1983, ano de implementação da atual metodologia de monitoramento; RAMALHOSO, 2015). Considerando a sequência de montante à jusante do rio Cachoeira, percebe-se que a deficiência notada na estação F24, única com série histórica de vazões, dá-se em grande parte pela área de contribuição mais à montante do próprio rio Cachoeira.
Para o ribeirão do Moinho, tributário do reservatório Atibainha, foi possível simular apenas seu exutório, dada sua pequena área de drenagem. Seu comportamento foi bastante semelhante à comparação das estações no rio Cachoeira, podendo indicar algum desvio similar, por exemplo parâmetros de caracterização do solo, ou erros nos dados de precipitação.
No rio Jaguari, os tributários apresentaram boa simulações. Logo, os desvios à jusante devem resultar de erros em área à montante do próprio rio principal. Entretanto, nenhum ponto foi devidamente explorado neste experimento.
CONCLUSÕES
Notou-se que curvas-chave desatualizadas ou mal traçadas podem trazer erros principalmente nas vazões extremas, destacadamente nos mínimos, quando a gestão do recurso hídrico é mais crítica, o que afeta também a avaliação da qualidade da água.
Mesmo sem longas séries históricas, importantes observações tornam-se possíveis com medições in-loco, auxiliando no planejamento de um plano de monitoramento, notavelmente essencial à gestão da bacia hidrográfica.
Conforme observado, o monitoramento, ainda que pontual, aliado à modelagem tem grande importância para a gestão e planejamento de uma bacia hidrográfica. Ao avaliar diferentes estações no rio Cachoeira e Jaguari, já é possível indicar que áreas de montante do rio principal são de grande interesse para o monitoramento contínuo, assim como maior atenção deve ser dada aos parâmetros adotados no modelo hidrológico para estas áreas.
É evidente a necessidade de se adensar a rede de monitoramento para aprimorar o entendimento do sistema em estudo e melhor desenvolver modelos de previsão/projeção. Justamente este ponto é ainda falho no Brasil. Não apenas a densidade da rede é baixa, notável ao se comparar estudos de modelagem hidrológica, mas muitas estações permanecem períodos sem manutenção ou tornam-se totalmente inativas. Neste ínterim, o monitoramento pontual mostrou-se grande aliado à modelagem, e demonstra grande potencial a ser mais bem explorado.
AGRADECIMENTOS
Os autores foram apoiados pelos processos nº 2014/15080-2 e nº 2012/22013-4, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP), assim como pelo Projeto Temático FAPESP nº 2008/58161-1, e bolsa CNPQ de produtividade à pesquisa nº 07637/2012-3.
REFERÊNCIAS
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