Neste trabalho foi proposta uma estratégia de modelagem hidrológica para a transformação chuva vazão da Bacia do Ribeirão da Onça (B.R.O) utilizando-se técnicas de auto calibração com análise de incertezas e de ponderação de modelos. Foi utilizado o modelo hidrológico Soil and Water Assessment Tool (SWAT), por ser um modelo que possui uma descrição física e de maneira distribuída dos processos hidrológicos da bacia. Foram propostas cinco diferentes séries de precipitação e esquemas de interpolação espacial a serem utilizados como dados de entrada para o modelo SWAT. Em seguida, utilizou-se o método semiautomático Sequential Uncertainty Fitting ver.-2 (SUFI-2) para a auto calibração e análise de incertezas dos parâmetros do modelo e produção de respostas com intervalos de incerteza para cada uma das séries de precipitação utilizadas. Por fim, foi utilizado o método de ponderação bayesiana de modelos (BMA) para o pós-processamento estocástico das respostas. Os resultados da análise de incerteza dos parâmetros do modelo SWAT indicam uma não adequação do método Soil Conservation Service (SCS) para simulação da geração do escoamento superficial, juntamente com uma necessidade de maior investigação das propriedades físicas do solo da bacia. A análise da precisão e acurácia dos resultados das séries de precipitação em comparação com a resposta combinada pelo método BMA sugerem a última como a mais adequada para a simulação chuva-vazão na B.R.O.

This study proposed an approach to the hydrological modeling of the Ribeirão da Onças Basin (B.R.O) based on automatic calibration and uncertainty analysis methods, together with model averaging. The Soil and Water Assessment Tool (SWAT) was used due to its distributed nature and physical description of hydrologic processes. An ensemble, composed by five different precipitation schemes, based on different sources and spatial interpolation methods was used. The Sequential Uncertainty Fitting ver-2 (SUFI-2) procedure was used for automatic calibration and uncertainty analysis of the SWAT model parameters, together with generation of streamflow simulations with uncertainty intervals. Following, the Bayesian Model Averaging (BMA) was used to merge the different responses into a single probabilistic forecast. The results of the uncertainty analysis for the SWAT parameters show that the Soil Conservation Service (SCS) model for surface runoff prediction may not be suitable for the B.R.O, and that more investigations about the soil physical properties at the Basin are recommended. An analysis of the accuracy and precision of the simulations produced by the precipitation ensemble members against the BMA simulation supports the use of the latter as a suitable framework for streamflow simulations at the B.R.O.