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USO DE FERRAMENTAS DE SIG PARA INVENTÁRIO PRELIMINAR DE POTENCIAIS REMANESCENTES

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Academic year: 2021

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USO DE FERRAMENTAS DE SIG PARA INVENTÁRIO PRELIMINAR DE POTENCIAIS

REMANESCENTES

Clayton Jacques Cardoso Pinheiro Ávila

Osmar Abílio de Carvalho Júnior

Renato Fontes Guimarães

Juan José Verdesio Bentancurt

Departamento de Geografia – Universidade de Brasília

CEP: 70.910-900 - Campus Universitário Darcy Ribeiro - ICC Norte - Subsolo - Módulo 23, Asa Norte,

Brasília, Tel.: (61) 307-2814

RESUMO

O presente trabalho tem por objetivo desenvolver uma metodologia em ambiente de SIG para determinar as áreas mais propicias para a instalação de pequenas centrais hidrelétricas (PCH). A determinação do potencial físico para a implantação de PCH deve considerar a conjunção de alguns parâmetros principias: a) estimativa da vazão e b) identificação do desnível topográfico. Para identificar os dados de vazão especifica ao longo do curso d’água foi obtida a área de contribuição especifica a partir da imagem gerada a partir do Modelo Digital de Terreno. A utilização de ferramentas de SIG otimizou os cálculos, sendo um procedimento simples e rápido para analises no contexto regional. O aproveitamento das quedas d’água para a implantação de PCH pode ser feito considerando duas situações fisiográficas: a) o desnível topográfico durante o trajeto do rio, que utilizaria as cascatas naturais e b) o desnível topográfico nas margens do rio, que permitem o aproveitamento das áreas com grandes gradientes a partir do desvio do fluxo d’água. Para estas situações foram desenvolvidos algoritmos específicos para seu calculo. O cruzamento destas informações que estimam a vazão e o declive médio permitem identificar os melhores sítios para a implantação de PCHs e analisa a necessidade de desvios do curso d’água.

ABSTRACT

The present work has as aim to develop a methodology in Geographical Information System (GIS) environ to determine the most favorable areas for installation of Small Hydropower System (SHS). The determination of the physical potential for the SCS construction should consider the conjugation of two main parameters: a) outflow estimate and b) identification of the topographical

difference. Outflow data were simulated for rivers from the contribution area image obtained by the Digital Elevation Model. The employment of GIS allows an optimization of this calculation being an extremely simple and fast procedure for analysis in the regional context. The use of the hydraulic potential of fall for SHS can be made considering two physiographical situations: a) topographical difference along the flow that uses natural falls of the river and b) topographical difference in the borders of the flow that needs river deviation. Specific algorithms were developed for both situations. The crossing of these two information that estimate the outflow and fall allows to identify the best places for the SHS construction.

INTRODUÇÃO

A área de estudo localiza-se no extremo oeste do Estado da Bahia, no Município de São Desidério (12º40’S / 45º 50’ W). A área em estudo compõe a Sub Bacia do Rio Grande, que por sua vez compõe a Bacia do Rio São Francisco. Esta área possui uma intensa atividade agrícola, gerando uma demanda de energia elétrica que deve ser suprida a partir de um planejamento sustentável dos recursos naturais.

O inventário preliminar para o estudo de implantação de uma PCH deve considerar o potencial físico, a demanda dos usuários e determinar a melhor alternativa técnica de projeto de PCH. Neste trabalho é apresentada uma metodologia em SIG para determinar áreas propícias segundo o potencial físico. Esta análise deve considerar dois parâmetros principais: a) estimativa de vazão e b) determinação do desnível topográfico para determinação de locais apropriados para a implantação de empreendimentos de geração (Figura 1).

(2)

No Brasil existem regiões onde a rede de monitoramento hidrológico possui uma distância média entre as estações superior a 200km. Nestas áreas com precariedade de informação a estimativa da disponibilidade hídrica é feita a partir da extrapolação de dados regionais. Estas estimativas são baseadas em estudos como os de regionalização das curvas de permanência de vazões, simulação chuva vazão e o calculo da vazão específica (OMM, 1994). O uso destas opções esbarra em limites de escala estabelecidos pelas equações regionais e pela dificuldade de caracterização de regiões hidrologicamente diferentes (Silveira et al, 1998; Tucci, 2000). Neste estudo nos utilizamos da metodologia de extrapolação de vazões pela sua simplicidade matemática, que permite a obtenção de respostas com um baixo custo computacional.

A metodologia adotada pode ser subdividida em três etapas: a) confecção do MDT, b) confecção do mapa da área de contribuição (fluxo acumulado), e c) extrapolação dos dados de vazão para os demais pontos do rio a partir de estações conhecidas.

O MDT da área de estudo foi confeccionado a partir das cartas digitais na escala 1:100.000 do mapeamento sistemático do IBGE em formato digital fornecidas pela Companhia de Desenvolvimento do Vale do São Francisco e do Parnaíba (CODEVASF). As cartas foram editadas e unidas através do programa ArcView (ESRI, 1993a). A interpolação dos dados foi feita com o módulo Topogrid do programa ArcInfo (ESRI,1993b), projetado para criar um modelo topográfico digital voltado para à hidrologia. Este módulo utiliza uma técnica de interpolação de interação por diferenças finitas, em que combina a eficiência de uma interpolação local (como o método Inverso do Quadrado da Distância), com métodos de interpolação global que utilizam uma superfície de continuidade, como o interpolador Kriging (ESRI, 1993b). As dimensões do pixel estabelecidas para o MDT foram de 30m por 30m de forma a compatibilizá-lo com as imagens de satélite TM-Landsat. O MDT é o plano de informação primário para a modelagem dos parâmetros físicos relativos à aptidão hidroelétrica de PCHs.

Figura 1 – Parâmetros para a implantação de aproveitamentos hidroelétricos. Fonte – CIELE, 2000.

A extrapolação dos dados de vazão foi feita considerando a área drenada à montante de cada célula denominada de área de contribuição (Beven e Kirkby, 1979) (Figura 2). Uma representação hipotética do cálculo da área de contribuição a partir de uma grade regular é apresentada na Figura 3. O mapa de área de contribuição é então determinado, realizando-se a contagem cumulativa dos pixels de acordo com o direcionamento do fluxo e multiplicando pela área do pixel.

Para simular os dados de vazão ao longo do rio foi utilizado o calculo da vazão específica (Pinto et al, 1976) e a imagem da área de contribuição. A partir dos dados de vazão de uma estação conhecida pode-se extrapolar valores de vazão para os demais pontos da bacia de forma linear. Para a área de estudo foi utilizado a Estação de Derocal, pertencente à Rede de observação da ANEEL, localizada nas coordenadas 12º24’37”S e 045º07’29” W, e com uma

área de contribuição de: 6231 km2. Esta estação é a única dentro da bacia de estudo com dados consistentes para o estudo. Sua série histórica esta resumida na tabela 1.

Realizou-se o calculado da vazão específica da estação de Derocal conforme a equação (1).

A

Q

Qe

=

Equação 1 – Calculo de Vazão específica;

Onde:

Qe – Vazão especifica; Q – Vazão e

(3)

Esta informação forma a base de dados espacial que alimenta a equação (2) (Figuras 2 e 4).

Ap

Qe

QeP

=

*

Equação 2 – Calculo da vação especifica por Pixel

Onde:

QeP – Vazão especifica por pixel Qe – Vazão especifica;

Ap – Área por pixel em m2

Tabela 1 – comportamento hidrológico (m3/s) da estação de Derocal, Cód. 46455000.

Fonte ANEEL (2000)

Jan Fev Mar Abr Mai Jun Jul Ago Set Out Nov Dez Média Média 65,5 65,9 61,3 57,8 49,2 45 42,7 40,9 39,7 42,5 52,1 63,9 52,2

Area of corresponding contribution to point 1

1

Figura 2 – A área delimitada corresponde à bacia de drenagem para um determinado pixel (quadrado vermelho) (Guimarães, 2000).

DTM

Flow Direction

Area of Contribution (pixel)

78 72 69 71 58 49

74 67 56

69 53

64

68

74

44

55

47

34

37

22

21

12

38

31

16

11

48

24

19

12

49 46 50

58

61

53

SE SE SE S

S

SO

SE SE SE

L

L

NE

SE

L

SE

L

L

L

S

SE

S

L

SO

S

S

S

S

SO

S

O

S

S

SO

NE

SE

L

0

0 0

0

0

0

0

1

1

0 3

0

0

0

7

0

0

4

5

20

1

7

4

0

24

35

0

1

0

2

2

2

0

0

0

2

(4)

Figura 3 – Determinação do mapa de área de contribuição a partir do MDT e da direção de fluxo.

Figura 4 – Mapas de Fluxo Acumulado(A) que multiplicado pela vazão especifica por Pixel de Aproximadamente 7,540-06 gerou o mapa de Vazão especifica(B)

IDENTIFICAÇÃO DOS DESNÍVEIS

TOPOGRÁFICOS.

O aproveitamento do potencial hidráulico para as PCHs pode ser feito considerando duas situações fisiográficas: • Desnível topográfico ao longo do fluxo d’água -

aproveitamento do encachoeiramento natural do rio; • Desnível topográfico em relação às bordas do fluxo –

aproveitamento das áreas com altos gradientes nas bordas do rio a partir de uma obra de desvio do fluxo d’água.

Esses dois tipos de desníveis topográficos devem ser tratados individualmente a partir de um algoritmo próprio que realize o cálculo para cada situação. Ambos os algoritmos partem de operações matemáticas sobre o MDT.

A

O desnível ao longo do fluxo deve considerar apenas o percurso da d’água não podendo ser susceptível as zonas de margem. Para estipulá-la foi utilizado um filtro com uma dimensão de 3 por 3 células capaz de identificar o menor valor encontrado na janela. Como a água escorre para a cota mais baixa o valor determinado expressa a atitude em que o fluxo d’água migrará com relação à célula central. Para realizar essa filtragem foi utilizado a função Focalmin do programa ArcInfo. O valor do desnível ao longo do fluxo é obtido pela subtração do valor mínimo da janela pela célula central do filtro, expressa pela seguinte formulação (Equação 3).

Df = CCj – CMinj

B Equação 3 – Calculo de desnível ao longo do curso d’água

Onde:

Df = Desnível ao longo do curso d’água CCj = Célula central da janela

CMinj = célula com mínimo valor na janela

A Figura 5 apresenta a operação e o resultado esperado para o desnível ao longo do fluxo para o exemplo dado na figura 8.

Em contraposição, o desnível topográfico à margem do fluxo pode ser obtido a partir da detecção do valor máximo em uma janela 3 por 3 células. De forma análoga, estabelece-se uma relação de subtração com a célula central para quantificar esse desnível (equação 4):

Dm = CMaxj – CCj

Equação 4 – Calculo de desnível ao longo da margem do rio

onde:

Dm = Desnível ao longo da margem do rio CMaxj = Célula com valor Maximo na janela CCj = Célula central da janela

(5)

Figura 5 – Exemplificação do procedimento para o cálculo do desnível topográfico na direção do fluxo.

Os desníveis podem também ser expressos na forma de declividade. As imagens de declividade e de desnível topográfico foram classificadas para melhor evidenciar as áreas de maior potencial. A classificação evidencia as regiões com declividades superiores que 3% e desníveis entre 10 a 15 metros conforme os critérios estabelecidos por Moreira et al (1998) (Figura 6 e 7).

Os melhores locais para implantação das PCHs é obtido pelo cruzamento da declividade ou diferença de cotas com a vazão estimada. Para auxiliar a determinação destes pontos pode-se empregar um gráfico de dispersão entre essas duas variáveis pelo programa ENVI (RSI,1997). As células de interesse posicionam-se nos vértices superiores do gráfico (Figura 8).

RESULTADOS E CONCLUSÃO

Os resultados alcançados demonstram que a morfologia da região escolhida não apresenta grandes desníveis ao longo do curso d’água sendo os principais desvios nas zonas das bordas (Figura 9). As principais áreas selecionadas pela metodologia coincidiram com as PCHs já existentes na bacia. Este fato comprova a eficiência do método.

Este método é simples e de fácil implementação permitindo um rápido inventário das áreas propícias para a implantação de PCHs. Desta forma, a metodologia proposta permite auxiliar na estratégia de desenvolvimento da região.

(6)

Figure 6. Declividade reclassificada (detalhe)

Figure 7. Carta de detalhe com os resultados do processamento para identificar os valores de diferença de nível no terreno.

(7)

A

2

Figure 8. Gráfico 2d Scatter Plots com a identificação dos melhores pontos (em vermelho) (a) para a

instalação de barragens (b)

Figura 9 – a) desvio do rio para canal de adução (PCH Rieger), b) canal de adução junto a tomada d’água para a usina (PCH Alto Fêmeas – COELBA), c) conduto forçado interligando o canal de adução a casa de maquinas da usina (PCH Rieger) e d) casa de força da usina, tendo ao fundo o curso normal do rio (PCH Rieger).

(8)

PALAVRAS CHAVES:

Energia, PCH, Geoprocessamento.

REFERÊNCIAS

[1] BEVEN, K. J. and KIRKBY, M. J., A Physically

Based, Variable Contributing Area Model of Basin Hydrology. Bulletin of Hydrological Sciences, v. 24, 1979.

p.43-69.

[2] ESRI, 1997, Understanding GIS – the ARC/Info

method (Self-Study workbook – version 7.2 for Unix and Windows NT), Ed. Environmental Systems Research

Intitute, Inc. Redlands – Califórnia.

[3] ESRI, 1996, ArcView Spatial Analyst – advanced

spatial analysis using raster and vector data, ESRI,

Redlands – USA.

[4] Moreira, M. A. R. G. Pinaud, R. Z. Barreto, A. C. Freitas, M. A. V. de, Pequenas Centrais Hidrelétricas,

alguns tipos de instalações, sistemas e componentes, O Estado das Energias Renováveis no Brasil, CD-ROM,

ANEEL, Brasília/DF, 1998

[5] Pinto, N. L. de S., et al., 1998, Hidrologia Básica, Ed. Edgard Blücher, São Paulo/SP.

[6] RSI, 1997, Envi 3.0 User’s Guide, RSI, Colorado USA,

[7] Silveira, G. L. Tucci, C. E. M., 1998, Monitoramento

em pequenas bacias para a estimativa de disponibilidade hídrica; Revista Brasileira de Recursos

Hídricos, Vol. 3 nº 3 Jun/Set.

[8] Tucci, C. E. M., 2000, Hidrologia 4 – Ciência e

Aplicação (Segunda edição), Editora da Universidade

(Universidade Federal do Rio Grande do Sul) / ABRH, Porto Alegre.

Referências

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