O objetivo deste estudo foi avaliar a previsão de 60 dias do modelo Coral (desenvolvido na empresa Alupar Investimento S.A através de um projeto de P&D) nas bacias hidrográficas dos rios Paranaíba, Grande, Paranapanema, Iguaçu e Uruguai. O estudo da chuva realizada foi feito a partir das bases de dados do CHIRPS, TRMM e GPM, e foi utilizado para determinar a sazonalidade das bacias, bem como para definição de eventos de chuva de interesse. As bacias do Paranaíba e Grande possuem um regime de precipitação caracterizado por um seco e um período úmido bem definido. O estudo foi conduzido a partir desta sazonalidade (DJF, MAM, JJA e SON). Foram estudados os eventos extremos chuvosos e secos, bem como chuva dentro/acima/abaixo da média através dos percentis de 99%, 01%, 95%, 05%,66% e 33%. A análise das previsões do modelo foi feita a partir do método de contingência e índices derivados (SKILL, POD, ICS, BIAS, F, FAR e RMSE). O curto horizonte de previsões operacionais do modelo resultou em parâmetros de contingência nulos na maioria dos casos, interferindo na interpretação dos índices derivados. De modo geral, a previsão do modelo Coral é melhor em SON e MAM, e pior em DJF. O RMSE é maior para as bacias do Sul, e nas bacias do Sudeste é menor no período seco.

The objective of this study was to evaluate the 60-day forecast of the Coral model (developed at Alupar Investimento S.A through an R&D project) in the river basins of the Paranaíba, Grande, Paranapanema, Iguaçu, and Uruguai. The rainfall study was done from the CHIRPS, TRMM and GPM databases, and was used to determine the seasonality of the basins, as well as to define rainfall events of interest. The Paranaíba and Grande basins have a precipitation regime characterized by a well-defined dry and wet period. The study was conducted based on this seasonality (DJF, MAM, JJA and SON). The extreme wet and dry events, as well as rainfall within/above/below average were studied through the 99%, 01%, 95%, 05%, 66% and 33% percentiles. Analysis of the model predictions was done from the contingency method and derived indexes (SKILL, POD, ICS, BIAS, F, FAR and RMSE). The short operational forecasting horizon of the model resulted in null contingency parameters in most cases, interfering with the interpretation of the derived indexes. Overall, the Coral model forecast is better in SON and MAM, and worse in DJF. The RMSE is higher for the southern basins, and in the southeastern basins it is lower in the dry period.