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Dissertação de Mestrado
DOI
10.11606/D.14.2010.tde-21062013-124917
Documento
Autor
Nome completo
Kleber Lopes da Rocha Filho
E-mail
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
São Paulo, 2010
Orientador
Banca examinadora
Pereira Filho, Augusto Jose (Presidente)
Rocha, Humberto Ribeiro da
Rotunno Filho, Otto Corrêa
Título em português
Modelagem Hidrológica da Bacia do Rio Pirajuçara com TOPMODEL, Telemetria e Radar Meteorológico.
Palavras-chave em português
Modelagem Hidrológica
Radar meteorológico
Redes de Superfície
TOPMODEL
Resumo em português
A Bacia do Alto Tiete abriga cerca de 50% dos habitantes do Estado de São Paulo e é afetada freqüentemente por eventos de inundações. Uma das principais fontes de problemas é a alta impermeabilização devida à ocupação da superfície nas últimas décadas. Um dos seus tributários secundários, a bacia do Rio Pirajuçara se insere neste contexto e sofre com problemas da mesma natureza. A modelagem hidrológica permite uma análise do escoamento superficial nestes ambientes e é útil na previsão de vazões por meio de redes telemétricas e sensoriamento remoto. Entretanto, redes telemétricas apresentam problemas de representatividade espacial e exposição, radares meteorológicos, apesar da maior resolução espaço-temporal das estimativas de precipitação, possuem várias fontes de erros e incertezas. A principal delas se refere à relação ZR. Deste modo, a integração dessas medições e estimativas pode minimizar erros de ambas. O objetivo deste estudo é analisar aspectos hidrológicos da Bacia do Rio Pirajuçara por meio do modelo TOPMODEL com medições de vazão e precipitação disponíveis para 18 eventos monitorados entre outubro de 2008 a outubro de 2009. O modelo TOPMODEL foi calibrado com dez eventos e verificado com os demais. A calibração foi realizada com os dados da telemetria da Bacia do Alto Tietê, radar meteorológico de São Paulo e a combinação de ambos por meio da análise objetiva estatística. Os resultados da calibração indicam que o melhor desempenho foi obtido com radar meteorológico, com número de NASH de 0,51, menor erro quadrático médio e menor viés médio absoluto. A verificação também indicou o mesmo resultado com número de NASH de 0,69. As simulações indicam que apesar da utilização da precipitação média, o modelo TOPMODEL simulou adequadamente cerca de 75% das vazões de alerta. O trabalho evidencia as limitações da telemetria e seus impactos na integração com os dados do radar.
Título em inglês
Hydrologic Modeling of the Pirajuçara's River Basin using TOPMODEL, Weather Radar and Raingauge Setwork.
Palavras-chave em inglês
Hydrologic Modeling
Raingauge Network.
TOPMODEL
Weather Radar
Resumo em inglês
The Alto Tiete watershed is home for about 50% of the inhabitants of São Paulo State and is affected by recurrent flashfloods. One major source of difficulties is the high rate of soil impermeabilization caused by dense surface occupation in the last decades. One of its secondary tributaries, the Pirajussara watershed suffers with similar problems. Hydrological modeling allows the analysis of runoff and other variables in these basins. It also useful for streamflow forecast based on telemetric networks and remote sensing measurements. However, surface networks lack spatial representativity and exposure is a also a issue, weather radars, in spite of their much higher spatial and temporal resolution rainfall estimation, are affect by several sources of errors and uncertainties; the most significant one being the ZR relationship. Thus, the integration of these measurements and estimates can minimize errors of both. The goal of the present work is to analyze the surface hydrology of the Pirajussara watershed based on the TOPMODEL, streamflow and rainfall measurements available for eighteen events between October 2008 and October 2009. The TOPMODEL was calibrated with ten events and verified with the remaining events. The calibration was performed with the Alto Tiete telemetric measurements of streamflow and rainfall only, the São Paulo weather radar (SPWR) only and a combination of both through the statistical analysis scheme. Calibration results show a better performance for the SPWR with a NASH number of 0.51, least SME and mean bias. On the other hand, the verification also indicated better results for the SPWR with a NASH number of 0.69. The simulations indicate that in spite of the use of the mean rainfall over the watershed, the TOPMODEL performed adequately for 75% of the streamflow alerts. It is also evident the limitation of the available network and its impacts on the integration to the SPWR rainfall data.
 
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Data de Publicação
2013-06-24
 
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