Vinicius Alexandre Sikora de Souza

Título

PADRÕES E TENDÊNCIAS HIDROCLIMÁTICAS DE CHUVA IDENTIFICADOS POR SENSORIAMENTO REMOTO NA BACIA DO RIO MADEIRA - AMAZÔNIA

Orientador(es)

Otto Corrêa Rotunno Filho
Daniel Medeiros Moreira

               

Resumo

Apreender o comportamento da precipitação é componente primordial do ciclo hidrológico e da gestão de riscos hidrológicos em bacias hidrográficas, em especial na Amazônia. Monitoramento importante, mas limitado na região amazônica por redes convencionais de pluviometria constitui um desafio. Propõe-se revelar os padrões de chuva na bacia do rio Madeira, que representa a maior sub-bacia amazônica. O procedimento lastreou-se em dados de sensoriamento remoto, validando-os rigorosamente espaço-temporalmente. Compararam-se dados denominados CHIRP e CHIRPS bem como os produtos 3B42 e 3B42RT do TRMM com informações observadas nas estações pluviométricas da região devidamente consistidas e preenchidas. Diversas análises foram conduzidas, incluindo o uso de ondaletas para melhor compreender a ocorrência e distribuição de eventos extremos e tendências de chuva na bacia, com caracterização de ciclos e frequências. Constatou-se que os produtos CHIRPS e CHIRP, quando comparados ao 3B42 e ao 3B42RT, representam melhor os fenômenos pluviométricos acumulados mensais da bacia do rio Madeira. O trabalho permitiu obter as curvas de intensidade-duração-frequência espacializadas por meio de dados de satélite. Caracterizaram-se a variabilidade e a recorrência probabilística de eventos extremos de precipitação de forma espacializada na escala da bacia. Tendências de reduções pluviométricas nos meses mais chuvosos e elevação da evapotranspiração nos meses mais quentes foram observadas. Complementarmente, prospectou-se o balanço hídrico em uma pequena sub-bacia no entorno do município de Machadinho do Oeste usando o modelo hidrológico SWAT, que indica a tendência de redução da chuva e menor disponibilidade hídrica diante de cenários de desmatamento. Por outro lado, constatou-se que o equilíbrio das componentes do balanço hídrico difere conforme a escala espacial de análise, o que merece investigação em oportunas pesquisas na região amazônica.

Abstract

Understanding the behavior of precipitation is a major component of the hydrological cycle and hydrological risk management in watersheds, especially in the Amazon. Important by limited monitoring in the Amazon region by conventional rainfall networks is a challenge to be faced. The task of revealing rainfall patterns in the Madeira River basin, which represents the largest Amazon sub-basin, is proposed. The procedure was based on remotely sensed data, rigorously validating them spatially and temporally. CHIRP and CHIRPS data as well as TRMM products 3B42 and 3B42RT were compared with information based on rainfall collected in raingauge stations. Several analyzes were conducted, including the use of wavelets to better understand the occurrence and distribution of extreme events and rainfall trends in the basin, with characterization of cycles and frequencies. It was found that CHIRPS and CHIRP products, when compared to 3B42 and 3B42RT, better represent the monthly accumulated rainfall phenomena of the Madeira river basin. It is also noteworthy that the work allowed to obtain the intensity-duration-frequency spatial curves through satellite data. Spatial variability and spatial probabilistic recurrence of extreme rainfall events at the basin scale were characterized. Trends of rainfall reductions in the wettest months and increased evapotranspiration in the warmer months were identified. Complementarily, the water balance was performed for a small basin in the surroundings of the municipality of Machadinho do Oeste using the SWAT hydrological model, which showed the trends toward reduced rainfall and lower water availability with respect to deforestation scenarios. On the other hand, the equilibrium among the components of the water balance differ accordingly to the spatial scale of analysis, which deserves to be further investigated in timely research in the Amazon region.

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