Atualmente vista como a nova fronteira agrícola brasileira, a região do MATOPIBA abrange os estados do Maranhão, Tocantins, Piauí e Bahia. Segundo dados da Companhia Nacional de Abastecimento (CONAB), a região já é responsável por cerca de 14% da produção nacional de grãos de soja. Apresentando um enorme potencial de crescimento, porém, dependente do uso de irrigação, fica evidente a necessidade de dados consistentes de vazão dos cursos d'agua, permitindo assim o gerenciamento adequado dos recursos hídricos, podendo desta forma atender não somente as demandas para a produção agrícola, mas também para a geração de energia hidroelétrica, o abastecimento urbano, a dessedentação de rebanhos e o uso industrial. A região apresenta uma grande quantidade de postos fluviométricos, porém, concentrados sobre os grandes cursos dágua; outro problema identificado é a presença de séries históricas incompletas, limitando desta forma a estimação da vazão. A regionalização hidrológica surge como uma alternativa para contornar este problema, consistindo na transferência de dados entre bacias hidrográficas que possuam características hidrológicas semelhantes, possibilitando assim, estimar a vazão em locais sem monitoramento ou com quantidade de dados insuficientes. Diante disto, o objetivo geral deste trabalho consistiu em desenvolver uma proposta de regionalização hidrológica de vazões de referência para o MATOPIBA, baseada em regiões hidrologicamente homogêneas e na regressão multivariada. Partindo das séries históricas de vazão disponibilizadas pela Agência Nacional de Águas e Saneamento Básico (ANA), foram calculadas as vazões: Q_med, Q₉₀, Q₉₅ e Q_7,10 para cada estação fluviométrica. A partir dos dados das estações pluviométricas foram calculadas a precipitação anual média e posteriormente, a por meio da interpolação espacial pelo método da krigagem ordinária foram calculadas a precipitação anual média para cada bacia. Como variáveis independentes para os modelos, foram obtidas as características fisiográficas de cada bacia: densidade de drenagem, comprimento do talvegue principal, declividade média da bacia, coeficiente de compacidade (Kc) e coordenadas do centroide da bacia. De posse destes dados, foram delimitadas 7 regiões hidrologicamente homogêneas por meio da análise de agrupamento (cluster) com algoritmo Ward. Foram desenvolvidos os modelos de regionalização das vazões de referência por meio da regressão linear múltipla. A avaliação destes modelos se deu por diferentes índices de performance: coeficiente de determinação (R²), teste de eficiência de Nash-Sutcliffe (NSE), percentual de viés (PBIAS) e o índice de concordância de Willmott (d). A validação dos modelos foi realizada de maneira agrupada, ou seja, os sete modelos para cada uma das vazões de referência foram analisados em conjuntos, tendo como base a matriz de confusão, foram gerados quatro índices de desempenho: precisão, sensibilidade, TFP (taxa de falso positivo) e acurácia, além da curva ROC (Receiver Operator Characteristic) e da AUC (Area Under the Curve). Os resultados obtidos tanto pela avaliação quanto pela validação, comprovam que os modelos, de maneira geral, apresentaram um bom desempenho para a estimação das vazões de referência para a região, apesar de algumas limitações, podendo ser utilizados como ferramenta de auxilio no processo de concessão de outorgas, para as agências de água dos estados de compõe a região.

Currently seen as the new Brazilian agricultural frontier, the MATOPIBA region encompasses the states of Maranhão, Tocantins, Piauí and Bahia. According to data from the Nacional Supply Company (CONAB), the region is already responsible for about 14% of the national production of soybeans. Presenting an enormous growth potential, however, dependent on the use of irrigation, it is evident the need for consistent data on watercourse flow, thus allowing the adequate management of water resources, and thus being able to meet not only the demands for agricultural production, but also for the generation of hydroelectric power, urban supply, livestock and industrial use. The region presents a large number of fluviometric stations, however, concentrated on the major waterways; another problem identified is the presence of incomplete historical series, thus limiting the estimation of the flow. Hydrological regionalization emerges as an alternative to circumvent this problem, consisting in the transfer of data between watersheds that have similar hydrological characteristics, thus making it possible to estimate the flow rate in places without monitoring or with insufficient data. In view of this, the general objective of this work was to develop a proposal for hydrological regionalization of reference water levels for MATOPIBA, based on hydrologically homogeneous regions and on multivariate regression. Based on the historical flow series made available by the National Water and Basic Sanitation Agency (ANA), the flows were calculated: Q_med, Q₉₀, Q₉₅ and Q_7,10 for each fluviometric station. From the data of the rainfall stations the average annual precipitation was calculated and later, through spatial interpolation by the ordinary kriging method, the average annual precipitation for each basin was calculated. As independent variables for the models, the physiographic characteristics of each basin were obtained: drainage density, length of the main watershed, average basin slope, compactness coefficient (Kc) and coordinates of the basin centroid. With these data, 7 hydrologically homogeneous regions were delimited by means of cluster analysis with the Wards algorithm. Reference flow regionalization models were developed by means of multiple linear regression. The evaluation of these models was done by different performance indexes: coefficient of determination (R²), Nash-Sutcliffe efficiency test (NSE), bias percentage (PBIAS) and Willmott's agreement index (d). The validation of the models was carried out in a grouped manner, that is, the seven models for each of the reference flows were analyzed in sets, based on the confusion matrix, four performance indexes were generated: accuracy, sensitivity, TFP (False Positive Rate) and accuracy, besides the ROC curve (Receiver Operator Characteristic) and the AUC (Area Under the Curve). The results obtained both by evaluation and validation, prove that the models, in general, presented a good performance for the estimation of reference water levels for the region, despite some limitations, and can be used as a tool to assist the water agencies of the states that make up the region in the granting process.