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Doctoral Thesis
DOI
https://doi.org/10.11606/T.18.2006.tde-17042006-222747
Document
Author
Full name
Ilza Machado Kaiser
Institute/School/College
Knowledge Area
Date of Defense
Published
São Carlos, 2006
Supervisor
Committee
Porto, Rodrigo de Melo (President)
Antonio, Mauricio de Agostinho
Collischonn, Walter
Hernandez, Valter
Mendiondo, Eduardo Mario
Title in Portuguese
Avaliação de métodos de composição de campos de precipitação para uso em modelos hidrológicos distribuídos
Keywords in Portuguese
campos de precipitação
modelo hidrológico distribuído
radar
Abstract in Portuguese
Este trabalho discute a composição de campos de precipitação a partir de duas fontes de dados: os pluviômetros e o radar meteorológico. Estudaram-se métodos baseados somente em dados de pluviômetros, somente em dados de radar, e técnicas que combinam as duas fontes de dados. O objeto de estudo é a bacia do rio Jacaré-Guaçu, que conta com 65 postos pluviométricos e um radar meteorológico, do IPMet-Bauru. Foi feita uma comparação direta entre os campos gerados pelas diversas técnicas, onde foi avaliado o comportamento do índice G (razão entre o registro pluviométrico e a média dos registros de radar dos 9 pixels que circundam o pluviômetro), a capacidade destas técnicas de fornecer a chuva pontual e a altura média diária e anual de chuva por área de integração. Os métodos compostos apresentaram valores pontuais de chuva muito elevados e foram introduzidos fatores limitantes para compensar estas super correções. Os resultados obtidos reproduziram qualitativamente os valores da literatura. Ao analisar a média das chuvas diárias para toda a bacia e para todo o período, utilizando como padrão de comparação o método do Inverso do Quadrado da Distância (IQD), constatou que o radar fornece valores 12% menores, e que os métodos mistos apresentam diferenças na faixa de -0,5 a +16%. Nesta forma de análise existe um ganho ao se utilizar as técnicas mistas, porém ao se trabalhar com valores diários, integrados em sub-bacias, as diferenças atingem valores de -45% até +70%. Estes campos de precipitação foram aplicados em um modelo hidrológico distribuído, de embasamento físico, com 19 parâmetros calibráveis. Trabalhou-se com 10 postos fluviométricos e com 6 anos de dados. A calibração foi feita com dois anos e o restante deles foi usado para validação. Para garantir a comparação entre os resultados usou-se rigorosamente a mesma metodologia de calibração, com apoio de algoritmo genético. Foram utilizadas três funções objetivo: uma para verificação dos picos, outra para recessão e a última para avaliar a diferença de volume. Verificou-se que os melhores resultados foram obtidos para os métodos IQD, Brandes com o maior limitador, Radar e Costa. Nestes métodos, o processo de calibração consegue compensar as diferenças dos campos de precipitação. As diferenças observadas nos campos de precipitação foram reproduzidas nos hidrogramas. Os hidrogramas resultantes da aplicação dos dados de radar não reproduziram bem a recessão e os hidrogramas resultantes dos campos gerados apenas por pluviômetros apresentam picos elevados. As técnicas mistas ora atenuam os picos ora intensificam-nos. Sugere-se mais pesquisa para o desenvolvimento de métodos mistos que explorem as vantagens dos dois equipamentos de medida de chuva
Title in English
Precipitation fields composing methods evaluation for distributed hydrological models use
Keywords in English
distributed hydrological model
precipitation fields
radar
Abstract in English
This work discusses the composition of precipitation fields using two data sources: rain gauges and weather radar. Methods based solely on rain gauges, on weather radar, and techniques that combine these two measurement instruments were studied. The study object is the Jacaré-Guaçu river basin, with 65 rain gauges and a meteorological radar (IPMet-Bauru). A direct comparison of these fields generated by diverse techniques was made to study the following subjects: G index (reason between the rain gauge register and the average of the 9 pixels radar registers that surround the rain gauge), the capacity of these techniques to supply the point rain and the daily and annual mean rain height over an integration area. The combined methods provides very high point values, therefore some limitations were introduced to compensate these super corrections. The literature results were qualitatively reproduced in this study. The daily mean rain height comparative analyses for all the basin, and for all the period, evidenced that the radar supplies to values 12% minors, and that the composed methods present differences from -0,5 up to +16%; the comparison pattern was the Inverse of Square Distance method (ISD). The study of mean rain height calculated over a great period and to the entire river basin shows a profit when using the combined techniques; however, when daily values integrated in sub-basins are used, the differences reach values from -45% until +70%. These precipitation fields had been applied in a distributed hydrologic model, physically based, with 19 calibrated parameters. There were 10 fluviometric stations and 6 years of data. The calibration was made with two years, and that remain data was used for validation. To guarantee the results comparison, the same calibration methodology was rigorously used, with support of genetic algorithm. Three objective functions were used: one for peaks verification, another for recession analyses and the last one for volume difference evaluation. The best results were achieved by the application of the precipitation fields gotten by ISD, Brandes with high limitation, Radar and Costa methods. For these methods, the calibration process compensated the differences on the precipitation fields. The differences observed in the precipitation fields had been reproduced in the hydrograms. The hydrograms of the radar data applications had not well reproduced the recession curve, and the hydrograms of the precipitation fields based only on rain gauges presented high peaks. Sometimes the composed techniques attenuate the peaks, however, sometimes they intensify them. More research is recommended to develop compoud methods that explore the advantages of the two equipments for rain measure
 
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Publishing Date
2006-05-09
 
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