Impactos das mudanças climáticas sobre os recursos hídricos da América do Sul através de projeções do CMIP5

As mudanças climáticas são comuns e recorrentes na história do planeta. Atualmente passamos por um período de aquecimento principalmente devido a ações antrópicas. Esse aquecimento já se encontra acima de 1oC em média se comparado ao começo do século XX e há tendência de aumentar entre 1 e 4oC segundo as projeções de modelos climáticos para o final desse século. Essas mudanças na temperatura tem um impacto direto no ciclo hidrológico e vale a pena buscar entender como o clima vai se comportar para que possamos nos preparar para o futuro. Esse trabalho procurou explorar especificamente os efeitos das mudanças climáticas sobre os recursos hídricos no continente sul-americano. Isso foi feito observando as projeções de modelos climáticos e usando esses dados como entrada em um modelo hidrológico. Especificamente utilizamos o modelo hidrológico MGB-SA para simular os impactos nas vazões. Já os dados de projeções climáticas foram obtidos através de 25 modelos climáticos globais para se analisar médias de longo termo e dados do modelo climático regional Eta para se avaliar eventos extremos. Dessa forma, conseguimos analisar tanto as projeções para disponibilidade hídrica como para as vazões de cheia. Foi observado que as regiões centrais e ao norte da América do Sul, particularmente as bacias da margem direita do rio Amazonas, e do rio Orinoco, Tocantins e Paraguai tem projeções de diminuição de vazão. Apenas o sudeste do continente, mais especificamente a região da bacia do rio Uruguai, deve apresentar aumento de vazão média de longo termo. Também observamos que em maior parte as inundações em grandes rios estão projetadas para diminuir, muito devido à diminuição da umidade do solo antecedente ao evento do que necessariamente devido à redução de chuva extrema.Climate change is common and recurrent in the world’s history. We are currently going through a warming period mainly due to human actions. This warming is already above 1oC on average when compared to the beginning of the twentieth century and there is a tendency to increase between 1 and 4oC according to the projections of climate models for the end of this century. These changes in temperature have a direct impact on the hydrological cycle and it is worthwhile try to understand how the climate will behave so that we can prepare for the future. This work sought to explore specifically the effects of climate change on water resources in South America. This was done by observing climate model projections and using these data as input to a hydrological model. Specifically, we used the MGB-SA hydrological model to simulate the impacts on river discharge. It was used climate projections from 25 global climate models to analyze long-term averages and from the regional climate model Eta to evaluate extreme events. Therefore, we were able to analyze both projections for water availability and flood discharge. It is expected that the central and northern regions of South America, particularly the basins of the right bank of the Amazon River, and the Orinoco, Tocantins, and Paraguay Rivers present reduced average discharge. Only on the Southeastern South America, more specifically around the Uruguay River basin, it is expected an increase in the long-term mean discharge. We also observed that flooding in large rivers is projected to decrease, much due to the decrease in soil moisture preceding the event than to the reduction in extreme rainfall

Número eficiente de cotas de fundo de seções transversais calibráveis em um modelo hidrodinâmico usando o algoritmo SCE-UA : estudo de caso : Rio Madeira

Hydrodynamic models are important tools for simulating river water level and flow. A considerable fraction of the hydrodynamic model errors are related to parameters uncertainties. As cross sections bottom levels considerably affect water level simulation, this parameter has to be well estimated for flood studies. Automatic calibration performance and processing time depend on the search space dimension, which is related to the number of calibrated parameters. This paper shows the application of the Shuffled Complex Evolution (SCE-UA) optimization algorithm to assess the number of cross sections bottom levels used in calibration. Also was evaluated the extent of algorithm exploration regarding computational processing time and accuracy. It was tested the calibration of 2, 4, 7 and 10 cross sections bottom levels (2PAR, 4PAR, 7PAR and 10PAR calibration configurations) of a 1,100 km reach of the Madeira River. 7PAR and 10PAR representation had better fitness (lower objective function value) on cross sections used for calibration; however, the error on other cross sections (2 validation gauging stations) was higher than 2PAR and 4PAR calibration. The short number (5) of gauging stations used in calibration has limited the number of calibrated parameters to represent adequately the river level profile. Finally, this paper shows a contribution for the parsimonious selection of parameters regarding the spatial distribution of observation sites used in calibration.Modelos hidrodinâmicos são ferramentas importantes para simular nível e vazão de rio. Uma fração considerável dos erros do modelo hidrodinâmico está relacionada com as incertezas dos parâmetros. Como a cota do fundo nas seções transversais afetam significativamente a simulação do nível d’água, esse parâmetro deve ser bem estimado para estudos de inundação. O desempenho da calibração automática e seu tempo de processamento dependem da dimensão do espaço de busca, que está relacionada com o número de parâmetros calibráveis. Este artigo utiliza o algoritmo de otimização Shuffled Complex Evolution (SCE-UA) para avaliar o número de cotas de fundo de rio calibráveis e o nível de exploração do algoritmo observando o tempo de processamento computacional e a precisão do método. Foram testadas calibrações de 2, 4, 7 e 10 cotas de fundo de seções transversais (configurações de calibração 2PAR, 4PAR, 7PAR e 10PAR) em um trecho de 1.100 km do Rio Madeira. 7PAR e 10PAR apresentaram melhor aptidão (menor valor de função-objetivo) em seções usadas na calibração; no entanto, o erro em diferentes seções (2 estações fluviométricas de validação) foi maior do que as configurações 2PAR e 4PAR. O pequeno número (5) de estações fluviométricas utilizadas na calibração limitou o número de parâmetros calibráveis para representar adequadamente o perfil longitudinal de nível do rio. Por fim, este trabalho contribuiu para a seleção parcimoniosa de parâmetros calibráveis observando à distribuição espacial das observações utilizadas na calibração

SARDIM : a real-time hydrological monitoring platform of South American rivers

Due to the frequent occurrence of extreme hydrological events in the South American rivers, this work aims to develop a hydrological monitoring platform open to the public, with a wide and intuitive access, using resources of an online geographic information system, in order to contribute to a better understanding of the behavior of these natural disasters. SARDIM (South America River DIscharge Monitor) has been developed using programming resources in languages such as Python and JavaScript. The data of the platform are derived from results of a continental scale hydrological simulation model (MGB - South America) that uses, among other information, precipitation data from the GPM (Global Precipitation Measurement) mission and from the MSWEP (Multi-Source Weighted Ensemble Precipitation) product. After a statistical analysis of the model results, the platform is updated daily and operationally, with new data on the flow duration and the return period of river flows, allowing the identification, monitoring and evaluation of the intensity of extreme hydrological events in South America.Devido à frequente ocorrência de eventos hidrológicos extremos nos regimes de escoamento dos rios da América do Sul, o presente trabalho tem como objetivo o desenvolvimento de uma plataforma de monitoramento hidrológico aberta ao público, com um acesso amplo e intuitivo, utilizando recursos de um sistema de informação geográfica online, com o intuito de contribuir para um melhor entendimento acerca do comportamento desses desastres naturais. A plataforma de acompanhamento hidrológico dos rios da América do Sul (SARDIM - South America River Discharge Monitor) foi construída com auxílio de recursos de programação em linguagens como Python e Javascript. Os dados da plataforma são provenientes de resultados de um modelo de simulação hidrológica de escala continental (MGB - South America) que utiliza, entre outras informações, dados de precipitação da missão GPM (Global Precipitation Measurement) e do produto MSWEP (Multi-Source Weighted Ensemble Precipitation). Após uma análise estatística das informações resultantes do modelo, a plataforma é atualizada diariamente de forma operacional com novos dados de permanência e tempo de retorno das vazões dos rios, permitindo a identificação, o acompanhamento e a avaliação da intensidade de eventos hidrológicos extremos na América do Sul

Simulando operação coordenada de múltiplos reservatórios de geração de energia em escala continental usando redes neurais artificiais. Estudo de caso : sistema hidrelétrico brasileiro

Reservoirs considerably affect river streamflow and need to be accurately represented in environmental impact studies. Modeling reservoir outflow represents a challenge to hydrological studies since reservoir operations vary with flood risk, economic and demand aspects. The Brazilian Interconnected Energy System (SIN) is an example of a unique and complex system of coordinated operation composed by more than 160 large reservoirs. We proposed and evaluated an integrated approach to simulate daily outflows from most of the SIN reservoirs (138) using an Artificial Neural Network (ANN) model, distinguishing run-of-the-river and storage reservoirs and testing cases whether outflow and level data were available as input. Also, we investigated the influence of the proposed input features (14) on the simulated outflow, related to reservoir water balance, seasonality, and demand. As a result, we verified that the outputs of the ANN model were mainly influenced by local water balance variables, such as the reservoir inflow of the present day and outflow of the day before. However, other features such as the water level of 4 large reservoirs that represent different regions of the country, which infers about hydropower demand through water availability, seemed to influence to some extent reservoirs outflow estimates. This result indicates advantages in using an integrated approach rather than looking at each reservoir individually. In terms of data availability, it was tested scenarios with (WITH_Qout) and without (NO_Qout and SIM_Qout) observed outflow and water level as input features to the ANN model. The NO_Qout model is trained without outflow and water level while the SIM_Qout model is trained with all input features, but it is fed with simulated outflows and water levels rather than observations. These 3 ANN models were compared with two simple benchmarks: outflow is equal to the outflow of the day before (STEADY) and the outflow is equal to the inflow of the same day (INFLOW). For run-of-the-river reservoirs, an ANN model is not necessary as outflow is virtually equal to inflow. For storage reservoirs, the ANN estimates reached median Nash-Sutcliffe efficiencies (NSE) of 0.91, 0.77 and 0.68 for WITH_, NO_ and SIM_Qout respectively, compared to a median NSE of 0.81 and 0.29 for the STEADY and INFLOW benchmarks respectively. In conclusion, the ANN models presented satisfactory performances: when outflow observations are available, WITH_Qout model outperforms STEADY; otherwise, NO_Qout and SIM_Qout models outperform INFLOW.Reservatórios afetam consideravelmente a vazão dos rios e por isso precisam ser adequadamente representados em estudos de impactos ambientais. Simular defluência de reservatórios representa um desafio para estudos hidrológicos já que sua operação depende do risco de inundações e aspectos econômicos e de demanda. O Sistema Interligado Nacional (SIN) é um exemplo de um sistema único e complexo de operação coordenada composto por mais de 160 grandes reservatórios. Então foi proposto e avaliado uma abordagem integrada para simular defluências diárias da maioria dos reservatórios do SIN (138) usando um modelo de Redes Neurais Artificiais (RNA), distinguindo reservatórios de armazenamento e a fio d’água e testando casos em que defluência e nível estavam disponíveis ou não como dados de entrada. Além disso, foi investigada a relação entre as variáveis de entrada propostas (14) e a defluência simulada, sendo as variáveis relativas ao balanço hídrico do reservatório, sazonalidade e demanda indireta. Como resultado, foi verificado que as saídas do modelo de RNA foram principalmente influenciadas pelas variáveis locais de balanço hídrico, como a afluência do mesmo dia e a defluência do dia anterior. No entanto, outras variáveis como o nível de 4 grandes reservatórios representativos de diferentes regiões do país (que infere sobre à demanda pela disponibilidade de água para geração de energia) aparentemente teve uma influência considerável nas saídas do modelo. Esse resultado aponta para vantagens em se usar uma abordagem integrada ao invés de olhar cada reservatório isoladamente. Em termos de disponibilidade de dados, foram testados cenários com (WITH_Qout) e sem (NO_Qout and SIM_Qout) defluência e níveis observados como variáveis de entrada do modelo de RNA. Esses 3 modelos de RNA foram comparados com dois benchmarks simples: a defluência é igual a defluência do dia anterior (STEADY) e a defluência é igual a afluência do mesmo dia (INFLOW). Em reservatórios de armazenamento, as estimativas dos modelos atingiram uma mediana do coeficiente de Nash-Suthcliffe (NSE) de 0.91, 0.77 e 0.68 para os modelos WITH_, NO_ e SIM_Qout respectivamente, comparado com uma mediana do NSE de 0.81 e 0.29 para o STEADY e INFLOW respectivamente. Concluindo, os modelos RNA apresentaram performances satisfatórias: quando dados de defluências dos dias anteriores estão disponíveis, WITH_Qout é superior ao STEADY; caso contrário, NO_Qout e SIM_Qout são superiores ao INFLOW