Juliano Lucas Souza de Abre
Título
ESTIMATIVAS DE EMISSÃO DE METANO EM APROVEITAMENTOS HIDRELÉTRICOS: DESENVOLVIMENTO E CALIBRAÇÃO DE MODELO 0D APLICADO À SITUAÇÃO DE PRÉ-ENCHIMENTO
Resumo
Modelos de qualidade da água tem sido uma ferramenta bastante utilizada para a avaliação e previsão de resposta de interferências antropogênicas em recursos hídricos. Entretanto, em alagamentos artificiais, os prognósticos de emissões e remoções de gases de efeito estufa (GEE) para a atmosfera ainda incorporam grandes incertezas. A necessidade de um maior número de medições em campo e os custos computacionais para a calibração de modelos com muitos parâmetros ainda representam um desafio. Tendo foco nas emissões de metano (CH4) do balanço de pré-enchimento, este trabalho apresenta a construção de um modelo de qualidade da água 0D orientado para aplicações em canais, desde a formulação conceitual, o equacionamento matemático e a implementação computacional. A partir de dados de 4 campanhas de medições espaçadas ao longo do ano, o modelo foi submetido a experimentos de calibração por algoritmo de otimização, do tipo inteligência de enxames, em trecho de rio no bioma amazônico (rio Teles Pires, MT) que foi, posteriormente, inundado pelo aproveitamento hidrelétrico de Sinop. Com um total de 51 parâmetros, em um procedimento de análise de sensibilidade, 33 foram fixados, 12 foram selecionados para calibração fora da simulação e 6 para a calibração na simulação. Calibrando para apenas uma das campanhas, o modelo estimou os fluxos difusivos e ebulitivos de CH4 e 60% das variáveis-estado dentro dos intervalos de incerteza das medições. Contudo, calibrando para todas as campanhas, os fluxos difusivos foram bem simulados para apenas duas, e os fluxos ebulitivos foram subestimados.
Abstract
Water quality models have been widely used for the assessment and response prediction in water resources from anthropogenic interferences. However, in the case of man-made impoundments, predictions of greenhouse gases (GHG) removals and emissions from and to the atmosphere still incorporate great uncertainties. The need of more field data and the computational costs to calibrate models with many parameters also represent a challenge. Focusing on the methane (CH4) emissions from preimpoundment balance, this work proposed the development of a 0D water quality model to be applied in channels, since the conceptual approach, the mathematical equation and the computational implementation. With the data from 4 field campaigns interspaced over a year, the model was subjected to calibration experiments, by a swarm intelligence optimization algorithm, in an amazonian river stretch (Teles Pires river, MT), where it was later flooded by the Sinop hydropower plant. Starting with 51 parameters, after a sensitivity analysis procedure, 33 were fixed, 12 were selected to a separated calibration outside the simulation and 6 were selected to calibration in the simulation. Calibrating to just one field campaign, the model estimated the CH4 diffusive and ebullitive fluxes and 60% of the state variables within the measurement uncertainty intervals. However, calibrating to the data of the 4 field campaigns, the diffusive fluxes were accurately simulated in only two of them, and the ebullitive fluxes were underestimated.
