Luciano Nobrega Rodrigues Xavier
Resumo
A modelagem hidrológica está sujeita a um conjunto de limitações reconhecidas, porém raramente consideradas explicitamente através da análise de incerteza associada aos resultados obtidos. Este trabalho propõe-se a ressaltar o papel desempenhado pela análise de incerteza aplicada na simulação de vazões em bacias hidrográficas. Para tal objetivo, após detalhada exposição do problema, propõe-se uma metodologia de análise da incerteza através do método de Monte Carlo, baseada no método de estimação de incerteza Glue (Beven e Binley, 1992). Destaque é dado à consideração dos campos de precipitação, e ao efeito de sua simplificação na resposta de um modelo do tipo chuvavazão. O modelo hidrológico Topmodel (Beven et al., 1995) foi utilizado nessa análise. O impacto da incerteza no modelo é avaliado através da análise do comportamento de uma sub-bacia do rio Iguaçu, Rio de Janeiro. Os resultados obtidos suportam o fato conhecido de que a representação imperfeita da precipitação em um modelo hidrológico constitui-se em uma considerável fonte de incerteza.
Abstract
Hydrologic modelling is subjected to a set of well-known limitations, though rarely explicitly considered through an uncertainty analysis related to the results obtained. This work intends to emphasize the role of uncertainty analysis applied to watershed flow simulation. For that purpose, after explaining the problem in details, is proposed a methodology for uncertainty analysis through the Monte Carlo method, based on na estimation method named Glue (Beven e Binley, 1992). Highlight is given to precipitation fields and to the effects of their simplification have on the output of a rainfall-runoff model. The hydrologic model Topmodel (Beven et al., 1995) was adopted for this analysis. The impact of uncertainty is evalueted through the analysis of the behaviour of a subbasin located in the state of Rio de Janeiro. The results obtained stress the well-known fact that the poor representation of precipitation fields in hydrologic models is a considerable source of uncertainty.
