UNIVERSIDADE FEDERAL DO CEARÁ CENTRO DE TECNOLOGIA
DEPARTAMENTO DE ENGENHARIA HIDRÁULICA E AMBIENTAL DOUTORADO EM ENGENHARIA CIVIL
ÁREA DE CONCENTRAÇÃO EM RECURSOS HÍDRICOS
ADBEEL GOES FILHO
GESTÃO DE RESERVATÓRIOS COM SISTEMA DE APOIO À DECISÃO
ESPACIAL: O CASO DO AÇUDE CASTANHÃO
ADBEEL GOES FILHO
GESTÃO DE RESERVATÓRIOS COM SISTEMA DE APOIO À DECISÃO
ESPACIAL: O CASO DO AÇUDE CASTANHÃO
ORIENTADOR: Prof. José Nilson Beserra Campos, PhD
Fortaleza - Ceará 2012
GESTÃO DE RESERVATÓRIOS COM SISTEMA DE APOIO À DECISÃO ESPACIAL: O CASO DO AÇUDE CASTANHÃO
G763 Goes Filho, Adbeel
Gestão de Reservatórios com Sistema de Apoio à Decisão Espacial: o Caso do Açude Castanhão / Adbeel Goes Filho.
166f., il.color., enc.
Tese (Doutorado) - Universidade Federal do Ceará, Centro de Tecnologia, Fortaleza, 2012.
Área de Concentração - Recursos Hídricos
Orientador: Prof. Dr. José Nilson Beserra Campos.
1. Recursos Hídricos. 2. Suporte à Decisão. 3. Gestão do Conhecimento. I. José Nilson Beserra Campos (orientador). II. Universidade Federal do Ceará – Curso de Pós-Graduação em Engenharia Civil. III. Título.
EPÍGRAFE
“Não podemos voltar para fazer um novo começo, mas podemos começar agora para fazer um novo fim”.
AGRADECIMENTOS
A DEUS por nada menos que tudo;
Aos meus pais Elsie Studart Gurgel e Adbeel Goes de Oliveira pelo apoio; A Cestius pelo carinho e orientações;
Aos espíritos de luz pelo amor fornecido durante as longas horas de estudos e reflexões; Ao Prof. Nilson Campos, orientador deste trabalho e sábio integrador da ciência e filosofia; Aos queridos mestres desencarnados Eng. Genésio Martins de Araújo, Eng. Afrodisio Durval Gondim Pamplona, Eng. Antônio Gouveia Neto, Eng. Amaury Aragão Araújo e Eng. Walter Martins, pela lições de amor à engenharia e paciência em iniciar um sonhador inquieto;
Aos queridos mestres Eng. Vicente Vieira, Eng. Ernesto Pitombeira, Eng. Raimundo Oliveira, Eng. Suetônio Mota e Enga. Carisia, pelo apoio;
Aos queridos amigos Dr. Gerardo Valdisio Viana, Dr. Clécio Thomas, Dr. Plácido Rogério, Dr. Rogério Campos, Adm. Guilherme Vasconcelos, Eng. Eudoro Santana, Bib. Lúcia Piancó Chaves, Bib. Margarida Lídia, pela força contínua;
Ao querido irmão Dr. André Lúcio Studart Gurgel de Oliveira, pelas sábias orientações filosóficas, humanitárias e jurídicas, dentre outras (In Memoriam);
À querida Cristiane Teixeira, toda minha gratidão pelo apoio e incentivo (In Memoriam); À querida Eliane Souza Leão, todo meu amor pela iluminação dos novos caminhos de vida; À VIRTVS Engenharia e Informática pela infraestrutura;
Ao Departamento Nacional de Obras Contra as Secas - DNOCS, pelo sustento e aprendizado; À Universidade Federal do Ceará – UFC, pelo ambiente acadêmico e queridos mestres;
À Universidade de Fortaleza – UNIFOR, pelo apoio acadêmico;
Aos meus animais e plantas que, ao longo do árduo caminho que levou a este trabalho, somente exigiram amor e carinho;
LISTA DE SIGLAS, ABREVIAÇÕES E SÍMBOLOS
SIGLAS
ABES Associação Brasileira de Engenharia Sanitária e Ambiental.
<http://www.abes-dn.org.br>
ABRH Associação Brasileira de Recursos Hídricos. <http://www.abrh.org.br> ANA Agência Nacional de Águas. <http://www.ana.gov.br>
ANEEL Agência Nacional de Energia Elétrica. <http://www.aneel.gov.br>
COGERH Companhia de Gestão de Recursos Hídricos do Estado do Ceará. <http://www.cogerh.com.br>
CPRM Serviço Geológico do Brasil. <http://www.cprm.gov.br>
DNOCS Departamento Nacional de Obras Contra as Secas. <http://www.dnocs.gov.br>
DNOS Departamento Nacional de Obras de Saneamento.
FUNCEME Fundação Cearense de Meteorologia e Recursos Hídricos.
<http://www.funceme.br>
INMET Instituto Nacional de Meteorologia. <http://www.inmet.gov.br> INPE Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais. <http://www.inpe.br> SBPO Sociedade Brasileira de Pesquisa Operacional. <www.sobrapo.org.br> UFC Universidade Federal do Ceará. <http://www.ufc.br>
UNIFOR Universidade de Fortaleza. <http://www.unifor.br>
ABREVIAÇÕES
CV Coeficiente de variação: razão entre o desvio padrão (σ) e a média (μ) de uma
variável aleatória X.
DSS Decision Support System.
I Matriz identidade.
IC Índice de consistência (coerência).
IR Índice de consistência (coerência) randômico.
MCDA Multicriteria Decision Aid.
MCDM Multicriteria Decision Making.
SAD Sistema de Apoio à Decisão.
SADE Sistema de Apoio à Decisão Espacial.
SDSS Spatial Decision Support System.
SIG Sistema de Informações Geográficas.
SQL Linguagem de Consultas Estruturada (Structured Query Language).
SÍMBOLOS
Δ Variação.
λ Autovalor.
σ Desvio padrão.
μ Média.
Π Valor de PI ou produtório.
Σ Somatório
∂ ∂x
Derivada parcial em relação a x.
=> Implicação.
Wi (Cj) Peso da alternativa i no critério j.
LISTA DE FIGURAS
Figura 1: Visão geral do modelo...4
Figura 2: Sistema de Apoio à Decisão (SAD)...21
Figura 3: Ambiente decisional...24
Figura 4: Multimetodologia...25
Figura 5: Conferência de decisão (estrutura)...26
Figura 6: Comparações intuição - modelo. Adaptado de Thomaz (2005)...26
Figura 7: Etapas de análise multicritérios. Adaptada de Vilas Boas (2006)...28
Figura 8: Tipos de descritores...30
Figura 9: Exemplo de matriz de decisão (GOES FILHO, 2009)...32
Figura 10: Árvore de decisão...33
Figura 11: Função fuzzy...38
Figura 12: Integração entre SIG e modelos...47
Figura 13: Esquema sintético de um Grid...53
Figura 14: Grids acoplados...54
Figura 15: Roteiro conceitual para o planejamento do uso múltiplo de reservatórios. Adaptado de Link & Rosa (2000)...61
Figura 16: Estrutura de decisão sobre a operação de reservatórios. Fonte: Souza Filho (1999)...62
Figura 17: Estado do Ceará – Áreas de interesse. Fonte: COGERH (2009)...64
Figura 18: Diagrama esquemático das ROI's (Region of Interest)...65
Figura 19: Perfil do reservatório...68
Figura 20: Castanhão - cota x ano (GOES FILHO, 2009)...69
Figura 21: Castanhão - cota x mês (GOES FILHO, 2009)...70
Figura 22: Castanhão - precipitação x ano (GOES FILHO, 2009)...70
Figura 23: Castanhão - evaporação x mês (GOES FILHO, 2009)...71
Figura 24: Castanhão - precipitação x mês (GOES FILHO, 2009)...71
Figura 25: Castanhão - vazão liberada x ano (GOES FILHO, 2009)...72
Figura 26: Castanhão - gráfico vazão liberada x mês (GOES FILHO, 2009)...72
Figura 27: Hidrograma tipo (HENDERSON, 1966)...81
Figura 28: Variação anual da evaporação (DNOCS, 1967)...83
Figura 29: Exemplo de hidrograma...87
Figura 32: Forças atuantes em um volume de controle em um canal. Adaptado de Open Channel
Hydraulics (STURM, 2001)...93
Figura 33: Integração de modelos...95
Figura 34: Estrutura básica de uma ROI...96
Figura 35: Rede de ROI...97
Figura 36: Diagrama geral de blocos...101
Figura 37: Diagrama geral DSS...102
Figura 38: Diagrama de execução...104
Figura 39: Falhas médias anuais (%)...107
Figura 40: Falhas médias dos cenários (%)...107
Figura 41: Falhas médias anuais (%)...108
Figura 42: Falhas médias dos cenários (%)...108
Figura 43: Falhas médias anuais (%)...109
Figura 44: Falhas médias dos cenários (%)...109
Figura 45: Falhas médias anuais (%)...110
Figura 46: Falhas médias dos cenários (%)...110
Figura 47: Resumo das falhas médias anuais (%)...111
Figura 48: Resumo das falhas médias dos cenários (%)...111
Figura 49: Visão do presente...112
Figura 50: Configuração para processamento de dados (GOES FILHO, 2009)...125
LISTA DE QUADROS
Quadro 1: Ações para suporte à decisão espacial. Adaptado de Wellar et al. (1994)...22
Quadro 2: Fase de estruturação (BANA & COSTA, 1990)...29
Quadro 3: Fase de avaliação (BANA & COSTA, 1990)...31
Quadro 4: Construções e relações (BANA & COSTA, 1990)...31
Quadro 5: Resumo das etapas do método AHP Clássico...40
Quadro 6: Estratégias de acoplamento de modelos (NETO & RODRIGUES, 2000)...52
Quadro 7: Impactos causados pela construção e operação de reservatórios. Adaptado de Vilas Boas (2006)...60
Quadro 8: Zonas de decisão...68
Quadro 9: Falhas (%)...107
Quadro 10: Falhas (%)...108
Quadro 11: Falhas (%)...109
Quadro 12: Falhas (%)...110
LISTA DE TABELAS
Tabela 1: Necessidades para o Processo de Tomada de Decisão (SIMON, 1960)...3
Tabela 2: Cronologia de ações e legislação...11
Tabela 3: Valores característicos do regime de escoamento da bacia do Jaguaribe...14
Tabela 4: Características médias anuais hidrológicas em reservatórios do vale do Jaguaribe...15
Tabela 5: Atores do processo de tomada de decisão...26
Tabela 6: Modelos de atuação ou intervenção...27
Tabela 7: Escala Fundamental de Saaty...37
Tabela 8: Escala Fundamental de Saaty e níveis de importância...37
Tabela 9: Reservatórios que influenciam o regime fluvial do rio Jaguaribe...59
Tabela 10: Bacias hidrográficas de influência (SRH, 2009)...66
Tabela 11: Principais rios de influência (SRH, 2009)...66
Tabela 12: Principais reservatórios de influência (SRH, 2009)...66
Tabela 13: Principais municípios sob influência das decisões...67
Tabela 14: Dados de evaporação utilizados à montante do Castanhão (DNOCS, 1967)...83
Tabela 15: Cálculo da vazão efluente (Simulado)...87
Tabela 16: ROI's do cenário avaliado...97
Tabela 17: Plano de Decisão...98
Tabela 18: Cenários avaliados...104
Tabela 19: Castanhão – dados técnicos (DNOCS, 2009)...131
Tabela 20: Castanhão - relação Cota x Área x Volume (DNOCS, 1992)...134
Tabela 21: Orós – dados técnicos (DNOCS, 2009)...136
Tabela 22: Banabuiú – dados técnicos (DNOCS, 1965)...137
Tabela 23: Banabuiú – garantias (COGERH, 2000)...138
Tabela 24: Resumo das estações fluviométricas...139
Tabela 25: Curva-chave do rio Jaguaribe em Iguatu - Estação 36160000...140
Tabela 26: Curva-chave do rio Jaguaribe em Jaguaribe - Estação 36320000...140
Tabela 27: Curva-chave do rio Jaguaribe em Peixe Gordo - Estação 36390000...141
Tabela 28: Curva-chave do rio Banabuiú em Morada Nova II - Estação 36580000...142
Tabela 29: Curva-chave do rio Salgado em Icó - Estação 36290000...142
Tabela 30: Métodos de apoio à decisão (MORITA, 2000)...143
RESUMO
No Brasil, a Lei das Águas no 9.433, de 08/01/1997, fundamentada na Política Nacional de
Recursos Hídricos, conceitua água como um recurso natural limitado e de valor econômico agregado, cuja gestão é condicionada à sua análise e operação, em função dos seus usos múltiplos. Como um bem indispensável à vida, a água, em sua abundância ou escassez, gera conflitos e opiniões divergentes quanto à sua utilização, por conta da sua natureza limitada e dada à sua vocação para fomentar relações e ações humanas. Distribuída, irregularmente, no tempo e no espaço, mesmo por força das condições geográficas, climáticas e meteorológicas, a água assume, assim, capital importância para os seres vivos. Apesar de ser considerada um bem da natureza, de característica renovável, há imperiosa necessidade de que ela seja preservada e bem gerenciada, merecendo uma análise realística de que é um recurso finito e de ocorrência aleatória. Nos dias atuais, em que as mudanças climáticas globais põem à mostra a forte agressão ao meio ambiente, com exigência de respostas positivas em seu favor, a gerência deste bem, tão precioso quanto ameaçado, torna-se um ponto de reflexão, apontando para a importância da aquisição de conhecimento novos e de novas formas de governança. Os vários pontos de vista dos agentes e tomadores de decisão, envolvidos no processo, acabam por provocar discordâncias, dada à complexidade dos cenários, em análise, que transcende à modelagem matemática e exige, cada vez mais, o armazenamento persistente das experiências e conhecimentos individuais ou de grupo, no tempo e no espaço, conhecimentos estes só passíveis de consolidação, com o uso das ferramentas céleres da computação digital. Entendemos que, tanto o gerenciamento, quanto o planejamento de recursos hídricos, só se tornam possíveis, para otimização de resultados, se houver uma integração de diversas tecnologias, em ambiente colaborativo capaz de promover a superação de obstáculos e o atendimento racional à demanda por reservas hídricas, juntando técnica e bom senso, a serviço da coletividade. A integração do real com o imaginário, na luta incessante para a melhoria das condições humanas, antecipa as necessidades futuras da humanidade, diante das incertezas que se anunciam, ao tempo em que se viabiliza o suporte da orientação consciente aos aspectos envolvidos, com foco na liberdade de ação.
ABSTRACT
In Brazil, the Water Law no 9.433 of 01/08/1997, based on the National Water Resources
Politics, considers water as a limited natural resource and economic value added management is subject to analysis and operation, according to its multiple uses. As an indispensable asset to life, water, in its abundance or scarcity lead to conflicts and differing opinions as to its use, due to its limited nature and because of its propensity to foster relationships and human actions. Distributed irregularly in time and space, even by virtue of geography, climate and weather, the water thus assumes major importance for living beings. Although considered a public commonweal, feature renewable, there is urgent need for it to be preserved and managed well, earning a realistic analysis of what is a finite resource and a random occurrence. Nowadays, when global climate change to underscore the very strong assault on the environment, with the requirement of positive responses on their behalf, the management of this property, as precious as threatened, it becomes a point of reflection, pointing to the importance of acquiring new knowledge and new forms of governance. The various viewpoints of the actors and decision makers involved in the process, eventually causing disagreements, given the complexity of the scenarios under review that transcends the mathematical model and requires more and more persistent storage experience and personal knowledge or group, in time and space, they know only likely to consolidate with the use of tools of rapid digital computing. We believe that both management, and planning of water resources, they become possible, for optimal results, if there is an integration of various technologies in a collaborative environment that promotes overcoming obstacles and meeting the demand for rational water resources, joining technique and common sense, to serve the community. The integration of real and imaginary, in the ceaseless struggle for the improvement of human conditions, anticipate future needs of humanity, given the uncertainties that are announced at the time that it enables the support of a conscious orientation to the issues involved, focusing on freedom of action.
LISTA DE SIGLAS E SÍMBOLOS vii
LISTA DE FIGURAS ix
LISTA DE QUADROS x
LISTA DE TABELAS xii
RESUMO xiii
ABSTRACT xiv
1 INTRODUÇÃO 1
1.1 Objetivos 4
1.2 Hipóteses 5
1.3 Metodologia 5
1.4 Limitações e conteúdo 6
2 REVISÃO DA LITERATURA 8
2.1 Planejamento e gestão de recursos hídricos 8
2.1.1 Direito e legislação 10
2.1.2 Modelos hidrológicos 12
2.1.3 Modelos de simulação 16
2.2 Sistemas de apoio à decisão 18
2.2.1 Ambientes de decisão 19
2.2.2 Estruturas de decisão 32
2.2.3 Métodos de apoio à decisão 33
2.2.4 Melhoria da consistência 44
2.3 Sistema de apoio à decisão espacial 46
2.4 Análise de riscos 48
2.5 Orientação à aspectos 50
2.6 Grid computing 53
2.7 Plataformas livres 55
3 METODOLOGIA 57
3.1 Estratégia metodológica 58
3.4 Modelagem sistêmica 69
3.5 Modelagem matemática 73
3.5.1 Balanço hídrico 73
3.5.2 Relações cota x área x volume (CAV) 75
3.5.3 Regime fluvial 76
3.5.4 Precipitação 79
3.5.5 Evaporação 82
3.5.6 Vazões efluentes: sangria e descarga do vertedouro 84
3.5.7 Routing de reservatório 89
3.5.8 Propagação de cheias 91
3.5.9 Modelagem integrada 95
3.6 Modelagem decisória 96
3.6.1 Plano de decisão 97
3.6.2 Análise dinâmica de riscos 99
3.7 Modelagem computacional 101
3.8 Processamento integrado 103
4 RESULTADOS 106
4.1 Visão do passado 107
4.1.1 Última cota observada no mês 107
4.1.2 Primeira cota observada no mês 108
4.1.3 Critério pessimista (Maior cota observada no mês) 109
4.1.4 Critério otimista (Menor cota observada no mês) 110
4.1.5 Resumo da visão no passado 111
4.2 Visão do presente 112
4.3 Visão do futuro (Previsão) 112
5 CONCLUSÕES E RECOMENDAÇÕES 113
REFERÊNCIAS 115
APÊNDICES 124
1 SATIS \ HYDRO: Configuração para processamento de dados 125
2 SATIS \ HYDRO: Modelo de relatório de visão no passado 126
3 SATIS \ HYDRO: Modelo de relatório de visão presente e futura 127
ANEXOS 130
1 Açude público Padre Cícero (Castanhão) 131
2 Açude público Juscelino Kubitschek (Orós) 135
5 Métodos de apoio à decisão 143
6 Relação de softwares utilizados 145
1 INTRODUÇÃO
A água, distribuída irregularmente no tempo e no espaço, em função das condições geográficas, climáticas e meteorológicas, é de vital importância para as diversas atividades humanas. Considerada como um recursos renovável, precisa ser preservada e bem gerenciada, merecendo uma análise real de que é um recurso finito e de ocorrência aleatória.
Em várias regiões brasileiras, a escassez hídrica é um fator restritivo ao desenvolvimento socioeconômico, levando instituições e planejadores a buscarem de forma permanente, meios de minimizar seus efeitos. As demandas crescentes geram preocupações diversas, principalmente devido aos conflitos e restrições no consumo da água, que afetam diretamente as atividades econômicas e interferem na qualidade de vida das pessoas.
O cenário causado pela falta de disponibilidade hídrica, especialmente na região semiárida, força os governos a elevarem seu comprometimento financeiro com a busca de novas soluções para o problema, principalmente com a construção de grandes obras que, de uma forma direta, reduz o potencial de investimento em outras áreas de importância igual ou superior. As visões estratégicas de curto e longo horizontes também refletem a necessidade de garantir a segurança hídrica, não somente como problemas isolados, mas como toda uma política governamental que promova a qualidade de vida e reflita os objetivos da nação.
Conforme Campos (1995), o processo de formação de uma política é dinâmico: mudando-se a política nacional, a política das águas também estará sujeito a alterações. Isso significa que o destino da água muda ao longo do tempo, de acordo com a ordem nacional. Os alinhamentos de metas são necessários, desde que reflitam os anseios da população, através de suas várias formas de organização e procurem equalizar os vários segmentos da sociedade, mesmo com as mudanças no comando político do país, seguindo a doutrina das águas, formada por um conjunto de princípios que promovam a estabilidade social e a garantia das necessidades básicas.
imprescindível (ANEEL, p.60, 2001). Os instrumentos de gestão e de apoio às decisões precisam ser ágeis e objetivos, para atender à velocidade e integração do conhecimento, considerando um ambiente colaborativo.
O aumento vertiginoso da população, no Brasil gerou grandes metrópoles, ocasionando processos migratórios do meio rural para o urbano. A necessidade de água para atendê-las em todas as suas atividades também cresce, paralelamente. Ocorre que o desenvolvimento humano, sem controle e parâmetros pré-estabelecidos, leva a um processo de degradação ambiental que agrava a poluição dos corpos de água, principalmente pelo lançamento direto de esgotos sanitários. O custo para sua recuperação torna-se, assim, extremamente dispendioso e complexo.
Considerando este raciocínio, dos componentes de um sistema de recursos hídricos, os de maior demanda são os reservatórios que, utilizados para uma regularização temporal e espacial da água, suprem as necessidades de atendimento a demanda, em períodos de escassez, demandando contenções em períodos de deflúvios intensos. Mas, para que estes reservatórios cumpram sua finalidade, os elementos que os alimentam (rios, precipitações, dentre outros) e os que ocasionam perdas de seu volume (evaporação, infiltrações etc) precisam ser monitorados, dinamicamente. De igual modo, para que este gerenciamento aconteça de uma forma racional, as informações disponíveis devem ser bem organizadas, capazes de proporcionar rapidez e integração, motivos esses que serviram de base para a elaboração deste trabalho.
A necessidade do desenvolvimento com o conceito de orientação a aspectos, visa encapsular interesses entrecortantes em módulos fisicamente separados do restante do modelo. Esses módulos são aqui denominados aspectos. Pensando em termos abstratos, a orientação a aspectos introduz uma terceira dimensão de decomposição. Além de decompor o modelo em objetos (dados) e métodos (funções), decompõe-se cada objeto e função, de acordo com o interesse servido, agrupados em módulos distintos.
Considerando inserções estáticas e dinâmicas de informações para análise decisória em curtos e médios horizontes, há necessidade de um volumoso processamento computacional. Nesta análise, a introdução do GRID Computing em um SADE (PORTO & AZEVEDO, 2002), é importante para garantir cálculos rápidos e com qualidade de resultado, utilizando, colaborativamente, vários computadores ligados em rede de comunicação, como forma de aumentar a velocidade do processamento em ambiente escalonável e de baixo custo, além de promover a interatividade de opiniões distribuídas de forma geográfica.
As ferramentas computacionais clássicas, disponíveis, atualmente, são frequentemente de valores muito elevados e com gerenciamentos individuais de informações. Assim, um modelo de integração de metodologias e ferramentas, disponibilizado no paradigma de
software livre e shareware, sem o pagamento de volumosas quantias para as licenças de uso, deve oferecer suporte à comunidade cientifica e política, como instrumento de gestão. Além da elaboração de um modelo integrado, há a necessidade de implementação de um sistema computacional, capaz de acoplar características dos vários modelos de interesse.
Quanto a simulações hidrológicas, acrescentamos ao modelo diversas metodologias, necessárias para as estatísticas hidrológicas e análise de riscos, sistemas de análise de reservatórios, análise de planejamento e gerenciamento e controle da água em tempo real, dentre outros.
Já em relação aos processos de tomada de decisão, observou-se que Simon (1960) elaborou um modelo composto por três etapas principais: a primeira etapa, denominada inteligência, consiste na identificação do problema de decisão, por meio de pesquisas realizadas nos dados, definindo as situações e opções de ações que devem ser analisadas. A segunda etapa, projeto, compreende o entendimento do problema, geração das soluções e testes das soluções possíveis. Na última etapa, a escolha, seleciona-se uma alternativa, dentre as possíveis. Utilizando este modelo, associam-se as necessidades de informações de cada etapa, conforme Tabela 1:
Tabela 1: Necessidades para o Processo de Tomada de Decisão (SIMON, 1960)
Etapas Necessidade da informação Tipo de SI
Inteligência Relatórios de situações, tendências e exceção EDP, MIS
Projeto Modelos de previsão e planejamento DSS
Escolha Alternativas e análise de resultados; informações vagas e não estruturadas, simulações e dados de feedback para monitoração da implementação da decisão
DSS, MIS
Assim, embasado na literatura consultada, conceituação metodológica e premissas técnicas, foi idealizado um modelo integrado, facilitador da gestão das águas em um reservatório, sob análise de diferentes cenários, em ambientes de riscos e incertezas, e sob a influência democrática da participação, da transparência das informações e das decisões tomadas.
1.1 Objetivos
O objetivo geral deste trabalho é criar um modelo de tomada de decisão focado em três eixos: conhecimento, integração e colaboração, com visões no passado, presente e futuro, e considerando os ambientes de certeza, risco e incerteza. No eixo do conhecimento, os dados são inseridos, estática e dinamicamente, baseados em séries históricas e comunicação telemétrica, na experiência e na legislação vigente. No eixo de integração são acoplados os modelos de balanço hídrico, simulação, análise de risco, computacionais e sistemas de decisão. No eixo de colaboração há que se considerar as conferências de decisão, com os vários atores do cenário em análise, de forma a identificar, avaliar e decidir a operação de um reservatório, em escalas temporais apropriadas e em ambiente de decisão específico (Figura 1).
Como objetivos específicos destacamos:
1. Verificar, de forma integrada, a operação de um reservatório; 2. Estudar o cenário proposto, sob diferentes aspectos;
3. Verificar o desempenho e vulnerabilidade do sistema, sujeitos, a diferentes critérios de sustentabilidade hídrica, processos estocásticos e epistêmicos;e, 4. Propor metodologias para o planejamento e gestão do cenário analisado.
1.2 Hipóteses
Do cenário apresentado e objetivos propostos, decorrem as seguintes hipóteses: 1. A operação do reservatório é altamente dependente da quantidade e qualidade
das informações disponíveis;
2. As operações realizadas mitigam os efeitos das enchentes;
3. Os métodos empregados para a operação do reservatório são eficientes e eficazes;
4. O sistema de monitoramento e controle disponível é suficiente e adequado; 5. As decisões tomadas são rápidas, imparciais e eficientes;e,
6. Um sistema de informações permite melhorar o entendimento sobre o cenário avaliado.
A operação de um reservatório, principalmente em eventos extremos de falta d'água (secas) ou de excesso (cheias), afeta diretamente o bem mais precioso que um ser humano pode ter, a sua própria vida. Tanto a falta d'água, quanto seu excesso, podem causar grandes prejuízos econômicos, políticos e sociais, dentre outros. Assim, as políticas públicas devem estar preparadas para as respostas da natureza ao sofrimento imposto pela falta de planejamento e gestão, mitigando seus efeitos e correspondendo aos anseios da sociedade.
1.3 Metodologia
Conforme Lakatos (1991), todo trabalho científico deve estar baseado na utilização de métodos científicos: “Método é a ordem que se deve impor aos diferentes processos necessários para atingir um fim dado ...”.
Existem diversos métodos científicos, e a decisão sobre qual usar, depende muito dos objetivos da decisão que se pretende alcançar. Mesmo assim, com a velocidade de agregação do conhecimento que existe, atualmente, há sempre uma tendência forte a usar mais de um.
executá-los, considerando os objetivos do trabalho. Assim, as seguintes etapas foram definidas:
1. Análise da situação atual: é a identificação dos elementos que compõem a realidade do cenário a ser modelado. Esta é uma etapa de familiarização com os diversos elementos participantes do modelo, um momento de sentir o problema e desenvolver hipóteses, esclarecer conceitos, registrar e analisar os fenômenos envolvidos na prática;
2. Identificação do problema e delimitação da área de abrangência: verificação de carências, falhas e redundâncias dos sistemas existentes, com base nas informações coletadas;
3. Elaboração do modelo conceitual (Completude): abstração do mundo real, descrevendo os diversos objetos e agentes envolvidos com suas propriedades e relacionamentos, bem como os processos e fluxos de informação;
4. Concepção do modelo físico: fase de detalhamento dos aspectos relacionados com as grandezas físicas envolvidas e as estratégias de agregação;
5. Prototipagem: fase em que o modelo conceitual é transcrito para o ambiente computacional, considerando as idéias apresentadas e suas interrelações;
6. Validações (Corretude): após a elaboração do protótipo, o sistema passa por testes e avaliações, com o objetivo de verificação de possíveis erros de transcrição e transferência de informações, observando se os objetivos e expectativas foram atingidos com eficiência e eficácia. É o momento da verificação da dinâmica do funcionamento do modelo e da comparação dos resultados com ocorrências reais, onde são estabelecidos indicadores das ocorrências;e,
7. Finalização: entendimento dos processos envolvidos e apresentação dos resultados.
1.4 Limitações e conteúdo
aprofundamento em questões de caráter operacional ou estratégico, onde não serão analisadas as metodologias para dimensionamento dos reservatórios. Já a quarta restrição reflete as tecnologias da informação que serão analisadas e, neste caso, sugeridas, sem a preocupação com os princípios que envolvem cada uma. Mesmo com as implementações apresentadas, considera-se a evolução contínua e acelerada que as representam. A quinta restrição diz respeito ao modelo computacional implementado, de natureza híbrida, com plena consciência da complexidade do tema.
2
REVISÃO DA LITERATURA
2.1 Planejamento e gestão de recursos hídricos
De acordo com Barth (1987), planejamento, no conceito da ciência econômica, é a forma de conciliar recursos escassos e necessidades abundantes. Em recursos hídricos, o planejamento pode ser definido como um conjunto de procedimentos organizados que visam atender às demandas de água, considerada a disponibilidade restrita deste recurso.
A gestão de recursos hídricos, também segundo Barth (1987), é a forma pela qual se pretende equacionar e resolver as questões de escassez relativa dos recursos hídricos. O planejamento visa uma avaliação prospectiva das demandas e das disponibilidades desses recursos e a alocação entre usos múltiplos, de forma a obter os máximos benefícios econômicos e sociais.
Dentre os objetivos de um planejamento, pontuam a maximização dos benefícios e a minimização de custos. Estas questões somente poderão ser abordadas com a quantificação e qualificação das informações disponíveis, avalizadas por uma gestão responsável.
Conforme Porto & Azevedo (2002), a tomada de decisões a respeito de sistemas de recursos hídricos, deve considerar os aspectos hidrológicos, ambientais, econômicos, políticos e sociais, mutáveis no tempo e associados a incertezas, de difícil quantificação. À medida que as demandas de água crescem, acirram-se os conflitos e disputas por esse recurso, enquanto os sistemas de recursos hídricos tendem a se tornar maiores e complexos. Assim, a construção e gerenciamento desses sistemas estão associados geralmente a investimentos de grande porte, longos prazos e políticas cuidadosas de operação e manutenção. Tais características impõem a necessidade de planejamentos estratégicos que conciliem eficiência econômica, sustentabilidade, flexibilidade e equidade.
Ainda segundo Porto & Azevedo (2002), presencia-se, no Brasil, notável evolução nas áreas gerenciais e institucionais, relativa ao aproveitamento integrado dos recursos hídricos, atestada pela promulgação de uma série de leis estaduais, seguidas de providências efetivas para implantação dos sistemas de gerenciamento.
enfoque através do qual os componentes do sistema de recursos hídricos e suas interações são descritas em termos quantitativos, por meio de equações matemáticas e funções lógicas. Em geral, procura-se a combinação de elementos do sistema que possa produzir o melhor resultado, preferencialmente o ótimo de uma função objetivo. Modelos típicos incluem os chamados modelos de processos, ou seja, modelos matemáticos que descrevem os processos físicos, simbolizados pelos elementos do sistema; e modelos de entrada e saída para quantidade e qualidade da água superficial e subterrânea, e para sistemas de distribuição.
A necessidade de representação de fenômenos naturais complexos, através dos diversos modelos existentes, é fundamental para o planejamento e a gestão dos recursos hídricos. É através deles que se procura o entendimento dos processos naturais e que se analisa a resposta do sistema para cenários diferentes, onde são coletados elementos necessários às tomadas de decisão.
Na análise de sistemas de recursos hídricos, podem ser citadas duas classes de modelos, de extrema importância para o planejamento e para a gestão das águas: os modelos chuva-vazão e de operação de reservatórios. Os modelos de operação de reservatórios fazem uso de séries históricas correspondentes à afluência de reservatórios, ou de séries simuladas dos modelos chuva-vazão que, de forma simplificada, representam, matematicamente, os fenômenos naturais. Observa-se que os modelos chuva-vazão devem ser tratados, adequadamente, para representar, da melhor forma, o fenômeno envolvente, em que se procura evitar problemas causados pela fragilidade dos dados obtidos, geralmente por impossibilidade de mensuração no campo, ou mesmo pelas características abstratas dos elementos envolvidos.
Qualquer que seja o modelo envolvido, há a necessidade da avaliação das variáveis, sob análise, após um processo de calibração, que poderá ser realizada através de processos manuais ou automáticos. No processo manual é utilizado o método da tentativa e erro, onde a experiência do hidrólogo e o conhecimento da área, em estudo, são fundamentais. No método automático são utilizados algoritmos que buscam a solução ótima, em um ou mais objetivos.
Considerando a necessidade de análise dos modelos para apoio à decisão, julgou-se por bem destacar duas classes mais importantes: otimização e simulação. Na primeira, o objetivo é representado, analiticamente, através de uma função objetivo, que será maximizada ou minimizada, dependendo do caso. Na segunda, não existe a preocupação em determinar o conjunto de elementos ou regra operacional ótima, mas, sim, analisar cenários alternativos e medir o comportamento do sistema.
o comportamento de um sistema no computador, representando todas as características de um sistema, em grande parte por uma descrição matemática. Já a otimização é um procedimento eficiente de utilizações sucessivas da simulação, para determinar a melhor alternativa. Seja qual for o modelo envolvido, em temas que dizem respeito à vida social, há que se falar dos direitos e obrigações individuais ou de grupos, além da necessidade de conhecer a legislação, em vigor, necessária ao embasamento jurídico das análises efetuadas.
2.1.1 Direito e legislação
A Constituição Federal estabelece como competência da União, no seu art. 21, inciso XIX: “Instituir o sistema nacional de gerenciamento de recursos hídricos e definir critérios de outorga de direito de seus usos”. Com a Lei Federal no 9.433, de 8 de janeiro de 1997, foram
instituídos: a Política Nacional de Recursos Hídricos (PNRH), os Planos Estaduais de Recursos Hídricos (PERH) e os Planos Diretores de Bacias Hidrográficas (PDBH), responsáveis pelo estabelecimento dos métodos e critérios para as questões relacionadas à gestão das águas. No cenário brasileiro, há que se ressaltar a participação da Associação Brasileira de Recursos Hídricos (ABRH), que, através de seus associados, técnicos e formadores de opinião, entranha-se no processo de busca e formação de uma política nacional de recursos hídricos, agregando valores e produzindo resultados.
As decisões tomadas em grupo, com a implantação dos Comitês de Gerenciamento de Bacias Hidrográficas, de forma democrática, tem proporcionado a transparência das informações e a distribuição das responsabilidades, além de exigir a consideração de aspectos culturais, técnicos, sociais, econômicos e ambientais, dentre outros, na avaliação desse cenário. Mesmo em fase de maturação e com a complexidade das ações, observa-se efetividade positiva dos Comitês, onde, de forma organizada, verifica-se o atendimento às exigências, para um desenvolvimento sustentável.
Mesmo sendo processos decisórios complexos, para o atendimento ao uso múltiplo das águas e as incertezas dos eventos hidrológicos, que afetam diretamente os processos econômicos, sociais e ambientais, aspectos de difícil mensuração, as decisões em grupo proporcionam uma segurança maior e eficiente na avaliação de diversas alternativas.
aplica somente para a tomada de decisões acertadas, mas para viabilizá-las, muitas vezes em curto espaço de tempo, dadas às incertezas naturais que podem ocorrer, principalmente em um momento em que as mudanças climáticas se apresentam preocupantes e ainda longe da compreensão técnica. Desta forma, as técnicas de apoio à decisão multicritérios, são recomendadas para esta aplicação e mitigação dos efeitos de eventos extremos.
A Tabela 2 mostra uma cronologia de ações realizadas e legislações específicas, para a normatização e gestão das águas, no Brasil, e mais especificamente, no Estado do Ceará, de fundamental importância para a tomada de decisões em grupo.
Ano Evento
1987 Criação da Superintendência de Obras Hidráulicas (SOHIDRA). Lei nº 11.380, de 15/02/1987.
Criação da Secretaria dos Recursos Hídricos (SRH). Lei nº 11.306, de 01/04/1987; Criação do Conselho Estadual do Meio Ambiente (COEMA), ligado diretamente ao Governador. Lei nº 11.411 de 28 de dezembro de 1987. Respaldo às discussões sobre os aspectos relacionados aos impactos ambientais.
1991 Elaboração do Plano Estadual de Recursos Hídricos (PERH).
1992 Criação do Conselho Estadual de Recursos Hídricos (CONERH). Lei nº 11.896 de 24 de julho de 1992. Objetivo: coordenar a execução da política estadual de recursos hídricos (CEARÁ, 1992). Presidido pelo secretário dos Recursos Hídricos, é composto por 6 representantes de seis secretarias do governo estadual, um representante da Procuradoria Geral do Estado, um representante da Comissão de Agropecuária e Recursos Hídricos da Assembléia Legislativa, um representante da Associação dos Prefeitos do Estado do Ceará, um representante do DNOCS, um representante da UFC, um representante da ABRH e um representante da ABES.
Criação da Política Estadual de Recursos Hídricos e do Sistema Integrado de Gestão de Recursos Hídricos (SIGERH), através da Lei nº 11.996 de 24/07/1992;
1993 Criação da Companhia de Gestão dos Recursos Hídricos (COGERH). Lei nº 12.217/93. 1996 Início do processo de alocação negociada de água nos açudes isolados.
1997 Instalação do 1º Comitê de Bacias do Ceará (Curu).
Lei Nacional dos Recursos Hídricos no 9.433 de 08/01/1997.
2000 Criação da Agência Nacional de Águas (ANA). 2005 Atualização do Plano Estadual de Recursos Hídricos
2.1.2 Modelos hidrológicos
Um modelo hidrológico pode ser definido como uma representação matemática do fluxo de água e seus constituintes sobre alguma parte da superfície e/ou subsuperfície terrestre. Há uma estreita relação entre a modelagem hidrológica, a biológica e a ecológica, pois o transporte de materiais pela água é influenciado por atividades biológicas que podem aumentar ou diminuir a quantidade desses materiais na água, e o regime do fluxo de água pode afetar diversos
habitats. Além disso, a hidrologia está estreitamente relacionada às condições climáticas e, portanto, modelos hidrológicos e atmosféricos devem estar acoplados, sendo que, na prática, um estreito acoplamento torna-se bastante difícil, uma vez que modelos atmosféricos trabalham com resoluções espaciais muito maiores que as utilizadas na modelagem hidrológica (MAIDMENT, 1993).
A bacia hidrográfica, objeto de análise da maioria dos modelos hidrológicos, reúne as superfícies que captam e despejam água sobre um ou mais canais de escoamento que desembocam em uma única saída. A bacia pode constituir a unidade espacial para modelos agregados que consideram as propriedades médias para toda a bacia, ou então, pode ser subdividida segundo diversas abordagens, a fim de considerar suas características espacialmente distribuídas.
Também do ponto de vista hidrológico, o solo pode ser entendido como um reservatório, cujo volume de água armazenado pode ser bastante variável no tempo, dependendo de muitos fatores. O balanço de água no solo pode, então, ser resolvido, computando-se todas as entradas e as saídas do sistema.
A principal entrada de água no sistema é a precipitação. Considerando a existência de uma cobertura vegetal sobre o solo, a água da chuva é primeiramente interceptada pelo dossel (a água poderá também atingir diretamente o solo ou corpos d’água). Esta água interceptada pode então ser evaporada. Da água que chega até a superfície do solo, parte é infiltrada e parte pode escoar superficialmente. A água infiltrada irá se redistribuir ao longo do perfil de solo. Simultaneamente à sua entrada no solo, a água pode ser evaporada pela superfície ou retirada do solo pelas raízes e transpirada pelas folhas do dossel. A água pode ainda descer o perfil de solo e chegar ao lençol freático, ou, em algumas situações, pode haver um fluxo ascendente de água no solo.
terreno, formação de canais por onde a água escoa, preferencialmente. Estes canais podem escoar água somente durante um evento de chuva, ou durante algum tempo depois, cessando o escoamento tão logo a água infiltre no solo (curso influente). Outros canais, por sua vez, permanecem constantemente escoando água (curso efluente), a menos que, por algum motivo, o nível do lençol freático venha a baixar, fazendo com que o canal fique acima da zona de saturação.
Muitos modelos hidrológicos são encontrados na literatura, os quais, via de regra, descrevem a distribuição espacial da precipitação, as perdas por interceptação, evaporação, o movimento da água no solo causado pela infiltração, percolação, entrada e saída de água subterrânea, e o escoamento superficial, subsuperficial e nos canais de escoamento. Tais modelos procuram simular o percurso da água, desde a precipitação até a saída do sistema, seja por escoamento para fora da bacia hidrográfica, seja por evapotranspiração. Os processos hidrológicos são contínuos no tempo e no espaço, muito embora, algum grau de discretização seja necessário.
A forma mais comum de tratar uma bacia hidrográfica é considerá-la um sistema agregado com propriedades espacialmente homogêneas, desprezando-se a variabilidade espacial natural da bacia e as relações existentes entre seus componentes. Modelos deste tipo são denominados pontuais, pelo fato de suas feições espaciais serem representadas com dimensão zero. Na hipótese de se desejar um maior detalhamento dos processos, dentro da bacia hidrográfica, torna-se necessário proceder a uma subdivisão da mesma. Conceitualmente, o espaço pode ser discretizado segundo duas abordagens distintas: na primeira, a divisão é feita em partes reconhecíveis, as quais são denominadas objetos e podem ser representadas através de pontos, linhas ou polígonos; na segunda, o espaço pode também ser simplesmente fatiado, formando o que se denomina campos contínuos (BURROUGH, 1998). O caso mais simples de discretização espacial de uma bacia hidrográfica é dividi-la em sub-bacias, cada uma constituindo um sistema agregado (ponto), conectadas as mesmas por ligações que representam os cursos d'água (MAIDMENT, 1993).
Considerando o cenário em estudo, há que se avaliar, dentre outros componentes de uma região de análise, o regime fluvial dos principais rios, neste caso específico os rios da bacia do Jaguaribe que, de acordo com estudos descritos em DNOS & HIDROSERVICE-NORONHA (1988), foram contabilizados primariamente com a consideração de seis postos fluviométricos:
• o rio Jaguaribe, em Iguatu;
• o rio Jaguaribe, em Jaguaribe;
• o rio Jaguaribe, em Castanhão;
• o rio Jaguaribe, em Peixe Gordo; e,
• o rio Banabuiú, em Morada Nova.
Os postos de Peixe Gordo e Castanhão, à época do estudo, não detinham informações de qualidade, razão pela qual foram desconsiderados. Os demais dados serviram para calibração e confirmação do modelo chuva-deflúvio SSARR (Streamflow Synthesis and Reservoir Regulation), desenvolvido pelo U.S. Army Corps of Engineers em 1972. Foi considerada a estação linimétrica de Iguatu, no período de 1931 a 1980, momento em que foi formada uma série contínua de 50 anos, por modelagem matemática, com o objetivo de representar as condições naturais da bacia hidrográfica. Dessa forma, por modelagem matemática, conseguiu-se formar a série de vazões fluviais diárias em vários pontos da região em apreço (Tabela 3).
Ponto Chuva média (mm) Lâmina média escoada
observada (mm)
Lâmina média escoada do modelo (mm)
Rio Salgado em Icó 855 73,6 104,4
Rio Jaguaribe em Iguatu 702 44,1 52,2
Área Intermediária 704 146,6 62,5
Rio Jaguaribe em Peixe Gordo 745 83,4 69,0
Fonte: Projeto executivo da barragem do Castanhão no Município de Alto Santo - Relatório BAC-RLDH-001-R2, consórcio HIDROSERVICE-NORONHA (DNOS & HIDROSERVICE-NORONHA, 1988). O Consórcio define como área intermediária a bacia de drenagem do rio Jaguaribe, em Peixe Gordo, excluídas as áreas do Jaguaribe, em Iguatu, e do Salgado, em Icó.
Ainda segundo DNOS & HIDROSERVICE-NORONHA (1988), na determinação da vazão regularizada pelo Castanhão foi utilizado um modelo computacional denominado DISPOR, derivado do modelo TRANSPOR, aplicado no estudo de transposição das águas do rio São Francisco. Para a operação simulada do sistema de reservatórios, os dados de vazões mensais foram aplicados com os critérios de garantia no fornecimento de água para irrigação, não determinando uma vazão regularizada.
Um outro estudo foi realizado por DNOCS & SIRAC (1990), quando da elaboração de relatórios de planejamento do Plano Estadual de Recursos Hídricos (PERH), onde, com os
dados e metodologias em seu conteúdo, foram destacados quatro principais temas: – caracterização da área;
– estudo de avaliação dos recursos hídricos de superfície do Vale;
– a operação simulada do conjunto de reservatórios do Vale, utilizando séries geradas por um modelo chuva deflúvio;
– uma análise social e econômica de capacidades alternativas para o Açude.
Este estudo gerou a caracterização do regime de escoamento nos principais reservatórios da bacia, a partir da aplicação do modelo MODHAC (LANNA, 1997), obtendo, por sua vez, as séries de vazões afluentes para 10 reservatórios situados à montante do Castanhão (Tabela 4).
Açude Precipitação média na B.H (mm)
Lâmina média escoada (mm)
Rendimento da bacia (%)
Coeficiente de variação dos deflúvios anuais
Castanhão 868,5 72,3 8,6 1,37
Orós 688,9 59,6 8,6 1,24
Trussu 792,8 52,1 - 1,56
Aurora 924,4 82,5 - 1,13
Atalho II 852,9 48,7 - 2,09
Arneirós II 557,5 36,3 - 1,72
Poço dos Paus 1.036,3 44,6 4,3 1,81
Farias Brito 945,4 140,6 - 1,23
Bastiões 690,3 46,9 - 1,83
Figueiredo 872,9 119,9 - 1,02
Fonte: DNOCS & SIRAC (1990).
O sistema de reservatórios do vale do Jaguaribe foi objeto de simulação, com os dados obtidos do modelo chuva deflúvio. Foi então aplicada a metodologia do balanço hídrico para as séries de deflúvios geradas através do modelo MODHAC, sendo determinado para o Castanhão uma vazão regularizada de 36,0 m3/s, equivalendo a um rendimento de 58,4% (deflúvio
médio afluente de 61,6 m3/s).
Segundo Campos (1998), “as metodologias empregadas em ambos os estudos são apropriadas para os objetivos específicos dos estudos desenvolvidos, porém insuficientes e não apropriadas para os objetivos do presente estudo - permanência dos níveis de água. Dessa forma, os resultados obtidos nos estudos anteriores são utilizados apenas como referência nos aspectos relativos ao regime de escoamento e vazão regularizada”.
2.1.3 Modelos de simulação
Segundo Braga (1998), modelos de simulação são formados por expressões matemáticas em sequência lógica, descrevendo o sistema no espaço e no tempo, representando e operando de forma mais detalhada possível, fornecendo informações e avaliando o comportamento do sistema real. Na operação de reservatórios, a simulação realiza, em um intervalo de tempo, o balanço de massa nos locais de interesse, considerando as características físicas no sistema e as regras de operação. Sua principal vantagem é a aplicação em sistemas complexos, aceitando equações diversas de restrição, mesmo não determinando uma política ótima de operação, objetivo este dos modelos otimizantes. A solução é encontrada iterativamente e comparando seus desempenhos. No contexto de Allen et al.(1991), o problema de operação de reservatórios pode ser exposto com a questão: “que volume de água deve-se armazenar em determinado reservatório, para prover determinada demanda, a um nível aceitável de confiança, e que vazão regularizar, obedecendo aos limites físicos e políticos existentes?”
Quando o problema é formulado em um longo intervalo de tempo (uma semana ou mais), é chamado de planejamento de operações a longo prazo; caso seja formulado dentro de um curto espaço de tempo (um dia ou menos), o problema é chamado de operação de reservatórios em tempo real. Em termos aplicativos, a operação de reservatórios, ainda segundo Allen et al.
(1991), visa identificar quais as formas ideais do armazenamento para um reservatório e a de liberação de fluxo efluente do mesmo, minimizando os riscos com escassez de água e inundações, aproveitando, ao máximo, o beneficio da água com base em princípios de gerenciamento e desenvolvimento sustentável. O gerenciamento e desenvolvimento sustentável é um subconjunto do gerenciamento sustentável de recursos hídricos, envolvendo conceitos de gerenciamento integrado, múltiplos objetivos, considerações de riscos e incertezas, e aplicações práticas da análise de sistemas.
Loucks (1981) estudou assuntos relacionados à análise e ao planejamento de sistema de recursos hídricos e, segundo Yeh (1985), há necessidade de uma revisão de teorias e aplicações de técnicas de análise de sistemas aos problemas de reservatório, usando programação linear, programação dinâmica, programação não-linear e simulação. Nessa análise, Wurbs (1993) ampliou o trabalho de Yeh (1985), revisando as técnicas de análise na operação de reservatórios.
A programação linear também foi aplicada a sistema de reservatórios para múltiplos usos, por Hermann (1970) e Nayak (1971), os quais utilizaram esse método, cuja função objetivo é minimizar o custo total do sistema.
No tocante aos aspectos decisionais, Revelle et al. (1969) desenvolveram uma regra de decisão linear no gerenciamento de reservatórios para modelos estocásticos e determinísticos. Essa regra foi testada para um modelo estocástico, mostrando, como vantagem, que o risco é feito nos problemas estocásticos, chegando ambos à conclusão de que, nas estruturas usadas, o emprego de tal regra produz também vantagens e diversas limitações (BARBOSA, 2001).
Conforme estudos de Zahed (1987), a aplicação de modelos na operação de sistemas de reservatórios tem dupla classificação: otimizantes e não otimizantes, concluindo que os modelos de otimização e de simulação podem ser utilizados em conjunto e que não existe metodologia consagrada para esses estudos,devido à diversidade de características dos problemas.
A gestão de recursos hídricos vem ganhando expansão crescente, com o desenvolvimento das técnicas de análise de sistemas. Configura-se atualmente, um interesse real, a procura de abordagens e desenvolvimento de modelos mais simples e completos, quanto à representação matemática do seu comportamento físico e que incluam, também, parâmetros e variáveis de natureza operacionais, socioeconômicas, políticas etc, além de sua aplicação a situações concretas de determinação das relações funcionais operativas de sistemas de reservatórios. Diante das incertezas envolvidas, o método de simulação de Monte Carlo mostra-se apropriado e indispensável para a geração de séries sintéticas necessárias à análise.
Neste trabalho, considera-se para a análise simulada do cenário avaliado, as seguintes regiões de interesse (Region of Interest – ROI):
1. ROI 0 – Açude Castanhão, localizado na bacia hidrográfica do Médio Jaguaribe; 2. ROI 1 – Montante, corresponde à bacia hidrográfica do Alto Jaguaribe;
3. ROI 2 – Montante, corresponde à bacia hidrográfica do Salgado;
4. ROI 3 – Jusante, corresponde à bacia hidrográfica do Baixo Jaguaribe;e, 5. ROI 4 – Complementar, corresponde à bacia hidrográfica do Banabuiú.
2.2 Sistemas de apoio à decisão
Decidir, consiste na escolha da melhor alternativa, de acordo com critérios estabelecidos, a partir de um determinada quantidade de informações e com foco em um objetivo. Por sua vez, Sistemas de Apoio à Decisão (SAD) são sistemas computacionais destinados a auxiliar os processos de tomada de decisão. Quando de sua utilização, para solucionar problemas de natureza geográfica, amplia-se o conceito para Sistemas de Apoio à Decisão Espacial (SADE). Decisão espacial ocorre quando a decisão é tomada com base em dados espaciais (SIMON, 1960). De uma forma geral, em qualquer caso, em condições de incerteza, o decisor, quando toma uma decisão, não sabe ao certo que acontecimento vai ocorrer. Acontecimentos são estados do ambiente ou da natureza, que podem ocorrer fora do controle do decisor.
Os problemas que ocorrem na natureza são geralmente complexos, pelo que, para uma análise precisam ser utilizadas ferramentas computacionais, para sua solução. A inteligência e experiência humanas carecem ser transportadas para ambientes computacionais. Assim, a lógica
Fuzzy, proposta por Lotfy Zadeh, em 1965, emergiu como uma ferramenta ideal para problemas de decisão que envolvem formas qualitativas, imprecisas e incertas. Enquanto isso, o universo do discurso é representado por um conjunto fuzzy, espaço onde suas variáveis são definidas e as funções mapeiam os elementos do espaço em valores numéricos no intervalo [0, 1].
Define-se, como fuzzificação, o processo que decompõe um sistema em um ou mais conjuntos fuzzy e defuzzificação, o que transforma o resultado em uma saída lingüística. De uma forma geral, tem-se a considerar as seguintes regras:
1. Identificar as entradas e seus intervalos e nomeá-las; 2. Identificar as saídas e seus intervalos e nomeá-las; 3. Criar o grau da função fuzzy para cada entrada e saída; 4. Construir a regra base onde o sistema irá operar;
5. Decidir qual ação será executada, com base nas regras existentes; e, 6. Combinar regras e defuzzificar a saída.
Um problema de decisão é caracterizado em função das necessidades de: 1. Decidir acerca de um problema, plenamente identificado;
2. Estabelecer alternativas de ação;
4. Descrever as conseqüências associadas a cada alternativa e para cada acontecimento: Matriz de resultados / decisão (payoff matrix);
5. Estabelecer critérios do objetivo procurado pelo decisor; 6. Analisar a estimativa de ocorrência dos acontecimentos;e, 7. Monitorar o resultado, como forma de garantir a decisão.
A utilização de recursos computacionais, como ferramenta para tomada de decisão, requer modelagens para aproximar um problema real. Três métodos são então utilizados para descrever o sistema, ou cenário:
1. Método Experimental: caracteriza-se pela experimentação e determinação de como um processo reage a determinada entrada no sistema;
2. Modelagem Matemática: requer a idealização de um modelo matemático dos processos de controle, usualmente em forma de equações de diferenças ou diferenciais;e,
3. Métodos Heurísticos: consiste em modelar e entender de acordo com experiências prévias, regras e estratégias utilizadas. Na verdade a metodologia pode ser simplificada e descrita, sintaticamente, como uma expressão SE
<condição> ENTÃO <ação>.
2.2.1 Ambientes de decisão
Os ambientes de decisão são classificados da seguinte forma:
1. Ambiente de certeza: o decisor sabe qual o acontecimento que vai ocorrer, pelo que a previsão torna possível. É dificilmente obtida em sistemas humanos ou naturais complexos;
2. Ambiente de risco: o decisor não sabe qual acontecimento vai ocorrer, mas pode estimar a probabilidade de ocorrência;e,
3. Ambiente de incerteza: o decisor não tem informações suficientes para estimar as probabilidades dos diferentes acontecimentos.
No ambiente de incerteza, e mesmo no ambiente de risco, podem ser considerados, de princípio, os seguintes critérios de escala temporal possíveis para as decisões:
possível, ou seja, determina o pior resultado (ganho) possível para cada alternativa, e depois escolhe a alternativa com o ‘melhor pior’. O critério é muito conservativo e pessimista, visto a tomada da atenção dos piores resultados de cada alternativa. Mesmo assim, garante um valor mínimo;
2. Maxmax ou Minimin: dita o oposto do critério Maxmin, ou seja, determina o melhor resultado (ganho) possível, e vai escolher a alternativa correspondente. É um critério muito otimista, haja vista não levar em conta resultados menos favoráveis;
3. Hurwicz: procura delimitar um meio termo entre os dois extremos anteriores, Maxmin e Maxmax. Considere-se então, a fórmula:
H
a
i=
v.
max
c
ij−
1
−
v
min
c
ij
(1)em que ai, é a alternativa de decisão; e cij é o valor da variável na alternativa i
caso ocorram os eventos j e v, chamados de grau de otimismo. Se v=0, o pessimismo é extremo; se v=1, tem-se o otimismo extremo;
4. Laplace (ou da Média): determina a média dos resultados (ganhos) para cada alternativa, e escolhe a alternativa com a melhor média. Os diferentes acontecimentos são tratados da mesma maneira, e com a mesma importância (mesmo peso);
5. Perda de oportunidade: determina a pior perda de oportunidade para cada alternativa, e escolhe a alternativa como ‘melhor pior’. Há uma certa perda de informações, por não considerar todos os valores de uma tabela de ganhos;e, 6. Savage: procura determinar os arrependimentos máximos que poderão ocorrer,
para cada um dos eventos, quando é feita uma escolha. Determina-se uma matriz de arrependimentos, onde arrependimento é a diferença do valor da variável a cada alternativa e o valor máximo no evento, ou seja:
r
i j=
max
c
i j−
c
i j (2)Depois de calculada a matriz de arrependimentos, escolhe-se o arrependimento máximo de cada alternativa. A alternativa escolhida deverá ser aquela que minimiza o arrependimento máximo.
acerca dos acontecimentos.
Para o caso de ambiente com risco, utiliza-se, com frequência, o critério de Máximo Valor Esperado (MVE), também conhecido como critério de Bayes, que consiste em determinar o valor esperado para cada alternativa e escolher a que tiver o maior. Deve-se, assim:
– atribuir uma probabilidade a cada acontecimento (mutuamente exclusivos). As probabilidades devem somar 1;
– calcular os valores esperados de cada ação, multiplicando cada valor consequente pela correspondente probabilidade, e somando esses produtos;e,
– escolher uma ação, cujo valor esperado seja máximo.
Também considera-se o Valor Esperado com Informação Perfeita (VEIP) , definido como a diferença entre o ganho esperado com informação certa e o ganho esperado com risco.
Uma outra maneira de abordagem, é utilizar uma Árvore de Decisão, graficamente representada por nós e arcos, que permite exprimir, de uma forma orientada, as alternativas de ações do processo decisório, assim como as hipóteses resultantes do acaso. Via de regra, os nós de decisão tem a representação de um quadrado, enquanto os nós, onde existem os acasos, são representados por um círculo.
O conhecimento do especialista sobre as variáveis envolvidas no cenário em análise é parte do processo de inteligência. O decisor analisa a área geográfica de interesse, relaciona e analisa os componentes participantes, armazenando as informações em um SADE, realizando assim as ações necessárias para a escolha (Quadro 1 e Figura 2). A utilização de ferramentas computacionais permite ao decisor criar e alterar diferentes cenários para sua avaliação, simulando, otimizando e realizando análises de sensibilidade, mudando variáveis e propondo novas soluções para a região geográfica considerada.
Figura 2: Sistema de Apoio à Decisão (SAD)
Decisor Diálogo
Define-se critérios, como atributos que podem ser quantificados ou avaliados e que contribuem para uma decisão. A busca pela solução de um problema ocorre geralmente em um ambiente conflitante, ou seja, onde o ganho de um critério pode significar a perda de outro. Os critérios podem ser do tipo fator, compostos por variáveis que aumentam ou diminuem a aptidão de uma determinada alternativa para o objetivo em causa, ou do tipo exclusão, com variáveis que limitam as alternativas em consideração na análise, excluindo-as do conjunto solução (MOUSSEAU, 1997). Os modelos baseados em decisões multicritérios são indicados para problemas onde existam vários critérios de avaliação, caso do cenário em estudo.
O uso de MCDA (Multicriteria Decision Aid) permite ao decisor as modificações dinâmicas dos critérios de avaliação, possibilitando, segundo Zopounidis et al.(2000):
a) possibilidade de adicionar, excluir ou modificar critérios de avaliação;
b) avaliação e gerenciamento de pesos dos critérios;
c) interfaces amigáveis, com representações visuais das alternativas e dos critérios; d) análises de sensibilidade, para determinar como as mudanças nos pesos dos critérios podem afetar a decisão;e,
e) classificação e ordenamento das alternativas.
As estruturas de preferências são definidas sobre o conjunto A das alternativas e constituem um conjunto de relações binárias (H1, ..., HN) sobre A, satisfazendo as exigências de
exaustividade e exclusão mútua, onde, dadas duas alternativas 'a' e 'b' de H, existe uma só relação Hi que se aplica ao par (DIAS et al., 1996). As relações fundamentais são:
Quadro 1: Ações para suporte à decisão espacial. Adaptado de Wellar et al. (1994)
Ação Palavras-chave Objetivo
Análise Comparação, construção, exame, exploração, introdução, revisão.
Inquirição
Síntese Agregação, compreensão, composição, dedução, generalização, integralização, sobreposição, relatório, unificação, união.
Descrição
Explanação Associação, causa, interpretação, racionalização, razão, relatório.
Explicação
Predição Previsão, futuro, resultado, prognóstico, tendência. Previsão
Seleção Procura, avaliação, recomendação, escolha, preferência, objetivo, curso, ordenação, arranjo, priorização.
1. Indiferença: a I b, significa que há razões que justificam a indiferença na escolha entre as duas alternativas;
2. Preferência estrita: a P b, significa a existência de fatores que provam o favorecimento da alternativa a, em detrimento da alternativa b;
3. Preferência fraca: a Q b, mostra a existência de dúvida entre a I b e a P b;e, 4. Incomparabilidade: a R b, representa a inexistência de situações que legitimem
alguma das disposições anteriores.
Uma família de critérios é o conjunto de critérios utilizados em uma determinada situação de decisão, que deverá permitir modelar preferências em um nível global, multicritério (DIAS et. al., 1996).
Roy e Bouyssou (1993) afirmam que três condições, chamadas de axiomas de Roy, devem ser satisfeitas para a definição de uma família coerente de critérios:
1. Exaustividade: impõe a necessidade de descrever o problema, levando em consideração todos os aspectos relevantes. Segundo Roy e Bouyssou (1993), o axioma da exaustividade implica considerar como indiferentes, duas alternativas que apresentam desempenhos iguais, em todos os critérios;
2. Coesão: obriga a análise de quais são os critérios de maximização e os de minimização. Supõe que, se a alternativa a1 apresenta desempenhos iguais a a2,
excetuando-se o desempenho em um critério j em que a1 é melhor que a2, então
a1 não poderá ser considerado pior que a alternativa a2, para todos os critérios;e,
3. Não redundância: obriga a excluir critérios que estejam avaliando características já avaliadas por outro critério. Atenta para o fato de que, não se pode retirar nenhum critério da família de critérios, sem afetar as duas primeiras condições.
Em síntese, um problema é definido como a distância entre o estado atual e o estado desejado. Observa-se que esta distância é difícil de ser encurtada, ou até mesmo eliminada, dependendo da análise dos atores envolvidos no processo.
