Synergistic calibration of a hydrological model using discharge and remotely sensed soil moisture in the Paraná river basin

Hydrological models are useful tools for water resources studies, yet their calibration is still a challenge, especially if aiming at improved estimates of multiple components of the water cycle. This has led the hydrologic community to look for ways to constrain models with multiple variables. Remote sensing estimates of soil moisture are very promising in this sense, especially in large areas for which field observations may be unevenly distributed. However, the use of such data to calibrate hydrological models in a synergistic way is still not well understood, especially in tropical humid areas such as those found in South America. Here, we perform multiple scenarios of multiobjective model optimization with in situ discharge and the SMOS L4 root zone soil moisture product for the Upper Paraná River Basin in South America (drainage area > 900,000 km2), for which discharge data for 136 river gauges are used. An additional scenario is used to compare the relative impacts of using all river gauges and a small subset containing nine gauges only. Across the basin, the joint calibration (CAL-DS) using discharge and soil moisture leads to improved precision and accuracy for both variables. The discharges estimated by CAL-DS (median KGE improvement for discharge was 0.14) are as accurate as those obtained with the calibration with discharge only (median equal to 0.14), while the CAL-DS soil moisture retrieval is practically as accurate (median KGE improvement for soil moisture was 0.11) as that estimated using the calibration with soil moisture only (median equal to 0.13). Nonetheless, the individual calibration with discharge rates is not able to retrieve satisfactory soil moisture estimates, and vice versa. These results show the complementarity between these two variables in the model calibration and highlight the benefits of considering multiple variables in the calibration framework. It is also shown that, by considering only nine gauges inst

Avaliação ambiental de uma usina termoelétrica a óleo combustível utilizando análise do ciclo de vida

Este estudo realiza uma Análise do Ciclo de Vida (ACV) de uma usina termoelétrica no Brasil a óleo combustível pesado. Para a realização do Inventário do Ciclo de Vida foram empregados dados primários, obtidos junto à usina termoelétrica, e dados secundários, obtidos a partir de referências bibliográficas e do software GaBi 4.4. Para a realização da Avaliação do Impacto de Ciclo de Vida (AICV) foi empregado o método ReCiPe, através do software GaBi 4.4. Foram avaliadas as categorias de impacto midpoint acidificação terrestre, depleção de água, depleção de combustíveis fósseis, ecotoxicidade em água doce, ecotoxicidade marinha, ecotoxicidade terrestre, mudanças climáticas e toxicidade humana. A etapa de produção do óleo combustível pesado é a principal responsável pelos impactos de depleção de água, depleção de combustíveis fósseis, ecotoxicidade em água doce, marinha e terrestre, e toxicidade humana, associados ao ciclo de vida da usina termoelétrica. As emissões gasosas da etapa de geração de energia na usina são as principais responsáveis pelos impactos de acidificação terrestre e mudanças climáticas

Avaliação ambiental de uma usina termoelétrica a óleo combustível utilizando análise do ciclo de vida

Este estudo realiza uma Análise do Ciclo de Vida (ACV) de uma usina termoelétrica no Brasil a óleo combustível pesado. Para a realização do Inventário do Ciclo de Vida foram empregados dados primários, obtidos junto à usina termoelétrica, e dados secundários, obtidos a partir de referências bibliográficas e do software GaBi 4.4. Para a realização da Avaliação do Impacto de Ciclo de Vida (AICV) foi empregado o método ReCiPe, através do software GaBi 4.4. Foram avaliadas as categorias de impacto midpoint acidificação terrestre, depleção de água, depleção de combustíveis fósseis, ecotoxicidade em água doce, ecotoxicidade marinha, ecotoxicidade terrestre, mudanças climáticas e toxicidade humana. A etapa de produção do óleo combustível pesado é a principal responsável pelos impactos de depleção de água, depleção de combustíveis fósseis, ecotoxicidade em água doce, marinha e terrestre, e toxicidade humana, associados ao ciclo de vida da usina termoelétrica. As emissões gasosas da etapa de geração de energia na usina são as principais responsáveis pelos impactos de acidificação terrestre e mudanças climáticas

Previsão por conjuntos de longo prazo de umidade do solo na bacia do rio Ijuí

A umidade do solo é a variável que representa a quantidade de água disponível para uma cultura. O conhecimento antecipado das condições de umidade do solo, especialmente em um horizonte de longo prazo, permite um melhor planejamento de ações no setor agrícola. Sobretudo em culturas não irrigadas, a previsão do nível de umidade no solo pode se tornar uma ferramenta de grande auxílio. Neste sentido, o estudo aqui conduzido avalia a previsibilidade da umidade do solo na bacia do rio Ijuí, onde há forte atividade do setor agrícola, através da simulação hidrológica. Sendo a precipitação a principal variável a determinar a umidade do solo, analisa-se aqui o desempenho diferentes conjuntos de previsão de precipitação para realização da previsão de umidade do solo, através do modelo de grandes bacias MGB-IPH (Modelo de Grandes Bacias – Instituto de Pesquisas Hidráulicas). Reconhecendo-se a grande dificuldade associada à previsão em longo prazo, realizam-se aqui previsões probabilísticas de umidade do solo, ou previsões por ensemble. O ensemble, ou conjunto, refere-se ao conjunto de membros de associados a cada modelo de previsão, e é uma alternativa para a consideração das incertezas na previsão. Foram empregadas as previsões de precipitação, considerando seus respectivos membros, de três modelos climatológicos (CCM3v6, ECPC e GFDL), gerando diferentes previsões de umidade do solo. Estas previsões de umidade do solo foram divididas em quatro grandes grupos: A) previsões realizadas com todos os membros do ensemble de um determinado modelo; B) previsões realizadas com a precipitação média dos membros de cada modelo; C) previsões empregando todos os membros de todos os modelos em uma mesma previsão de umidade do solo; e D) previsões baseadas em uma abordagem multimodelos, construindo um ensemble de modelos a partir da previsão realizada com a precipitação média prevista por cada modelo. Os resultados indicam que a previsão de umidade do solo a longo prazo baseada em previsões de precipitação pode ser útil para a identificação de períodos mais secos ou mais úmidos que o normal para a região. A determinação do nível exato de saturação do solo, contudo, ainda apresenta grandes limitações. Além disso, infere-se pelos resultados observados, produto da metodologia adotada, que a condução de previsões baseadas na média do ensemble (B) e na abordagem multimodelos (D) envolvem menos esforço e trazem resultados semelhantes ou melhores que as previsões baseadas em todos os membros dos modelos (A e C).Soil moisture represents the water quantity available to a crop. The previous knowledge of the soil moisture conditions, especially with long antecedence, allows a better planning of the actions in the agricultural sector. Especially in non-irrigated crops, a forecast of the soil moisture level can be an important tool. In this context, the study here presented assess the predictability of the soil moisture in the Ijuí river basin, using hydrologic simulation. As the rainfall is the main variable to determine soil moisture, this study analyzes the performance of different sets of forecasted precipitation to perform soil moisture forecasts, using the large basins model MGB-IPH (Large Basins Model - Institute of Hydraulic Research). Recognizing the great difficulty associated with longterm forecasting, this study performs probabilistic soil moisture forecasts, or ensemble forecasts. The ensemble refers to the set of members associated with each prediction model, and is an alternative to consider the uncertainties in the forecast. Precipitation forecasts from three different climatologic models (CCM3v6, ECPC and GFDL), including all of their members, originated different soil moisture forecasts. Those soil moisture predictions were divided into four groups: A) forecasts conducted with all ensemble members of a given model; B) forecasts made with the average predicted rainfall of the members of each model; C) forecasts employing all members of all models in the same soil moisture prediction; and D) forecasts based on a multimodel approach, building an ensemble of models from the forecast made with the average rainfall predicted by each model. Results indicate that long-term soil moisture forecasts based on precipitation forecasts can be useful for identifying drier or wetter periods than the average condition for the region. The determination of the exact level of soil saturation, however, still has serious limitations. Also, it appears from the observed results, a product of the selected methodology, that soil moisture predictions based on the average of the ensemble (B) and on the multimodel approach (D) involve less effort and bring similar or better results to the predictions based on all ensemble members of the models (A and C)

Análise do impacto do uso de dados diários ou médias climatológicas na simulação hidrológica com o modelo MGB-IPH

A disponibilização de séries de dados climatológicos pelo INMET (Instituto Nacional de Meteorologia) através do BDMEP (Banco de Dados Meteorológicos para Ensino e Pesquisa) vem facilitando a utilização de dados com discretização diária em simulações hidrológicas, em detrimento às mais comumente utilizadas médias sazonais de longo período. Desta forma, o presente estudo tem como objetivo analisar os resultados referentes à evapotranspiração e vazão, obtidos através da simulação hidrológica, empregando dois diferentes conjuntos de dados climatológicos: as médias sazonais de longo período e as séries históricas de dados diários. As simulações foram realizadas para a bacia do rio Canoas (SC), utilizando o modelo MGB-IPH. Observou-se maior variabilidade na evapotranspiração obtida utilizando os dados diários. Com relação à vazão, percebeu-se diferenças nos resultados para a representação de picos de cheias e recessões. Assim, o uso dos dados diários climatológicos propicia uma melhor representação dos processos hidrológicos e de sua evolução ao longo do tempo, principalmente em situações extremas.The National Meteorology Institute (INMET), through the BDMEP (Meteorological Data Base for Education and Research), has made available series of climatic data. It made easier the use of daily data in hydrological simulation, rather than using long-term seasonal means. The study here presented aims to analyze flow and evapotranspiration results of hydrological simulation. Two simulations were conducted: one, using long-term seasonal means for the climatic variables; and the other, using daily historic data series. The study area is the Canoas River basin (Santa Catarina State/ Brazil), and the simulation used the MGB-IPH model. Evapotranspiration showed a greater variability using the daily data set. Differences were found in flow results between the two Gestão de Recursos Hídricos e Sustentabilidade Capítulo 19 203 simulations, especially in flood peaks and recession representations. So, the use of daily climatic data series allows a better representation of hydrological phenomena and its evolution through time, particularly in extreme situations

Análise do impacto do uso de dados diários ou médias climatológicas na simulação hidrológica com o modelo MGB-IPH

A disponibilização de séries de dados climatológicos pelo INMET (Instituto Nacional de Meteorologia) através do BDMEP (Banco de Dados Meteorológicos para Ensino e Pesquisa) vem facilitando a utilização de dados com discretização diária em simulações hidrológicas, em detrimento às mais comumente utilizadas médias sazonais de longo período. Desta forma, o presente estudo tem como objetivo analisar os resultados referentes à evapotranspiração e vazão, obtidos através da simulação hidrológica, empregando dois diferentes conjuntos de dados climatológicos: as médias sazonais de longo período e as séries históricas de dados diários. As simulações foram realizadas para a bacia do rio Canoas (SC), utilizando o modelo MGB-IPH. Observou-se maior variabilidade na evapotranspiração obtida utilizando os dados diários. Com relação à vazão, percebeu-se diferenças nos resultados para a representação de picos de cheias e recessões. Assim, o uso dos dados diários climatológicos propicia uma melhor representação dos processos hidrológicos e de sua evolução ao longo do tempo, principalmente em situações extremas.The National Meteorology Institute (INMET), through the BDMEP (Meteorological Data Base for Education and Research), has made available series of climatic data. It made easier the use of daily data in hydrological simulation, rather than using long-term seasonal means. The study here presented aims to analyze flow and evapotranspiration results of hydrological simulation. Two simulations were conducted: one, using long-term seasonal means for the climatic variables; and the other, using daily historic data series. The study area is the Canoas River basin (Santa Catarina State/ Brazil), and the simulation used the MGB-IPH model. Evapotranspiration showed a greater variability using the daily data set. Differences were found in flow results between the two Gestão de Recursos Hídricos e Sustentabilidade Capítulo 19 203 simulations, especially in flood peaks and recession representations. So, the use of daily climatic data series allows a better representation of hydrological phenomena and its evolution through time, particularly in extreme situations

Synergistic Calibration of a Hydrological Model Using Discharge and Remotely Sensed Soil Moisture in the Paraná River Basin

Hydrological models are useful tools for water resources studies, yet their calibration is still a challenge, especially if aiming at improved estimates of multiple components of the water cycle. This has led the hydrologic community to look for ways to constrain models with multiple variables. Remote sensing estimates of soil moisture are very promising in this sense, especially in large areas for which field observations may be unevenly distributed. However, the use of such data to calibrate hydrological models in a synergistic way is still not well understood, especially in tropical humid areas such as those found in South America. Here, we perform multiple scenarios of multiobjective model optimization with in situ discharge and the SMOS L4 root zone soil moisture product for the Upper Paraná River Basin in South America (drainage area > 900,000 km²), for which discharge data for 136 river gauges are used. An additional scenario is used to compare the relative impacts of using all river gauges and a small subset containing nine gauges only. Across the basin, the joint calibration (CAL-DS) using discharge and soil moisture leads to improved precision and accuracy for both variables. The discharges estimated by CAL-DS (median KGE improvement for discharge was 0.14) are as accurate as those obtained with the calibration with discharge only (median equal to 0.14), while the CAL-DS soil moisture retrieval is practically as accurate (median KGE improvement for soil moisture was 0.11) as that estimated using the calibration with soil moisture only (median equal to 0.13). Nonetheless, the individual calibration with discharge rates is not able to retrieve satisfactory soil moisture estimates, and vice versa. These results show the complementarity between these two variables in the model calibration and highlight the benefits of considering multiple variables in the calibration framework. It is also shown that, by considering only nine gauges instead of 136 in the model optimization, the model is able to estimate reasonable discharge and soil moisture, although relatively less accurately and with less precision than for the entire dataset. In summary, this study shows that, for poorly gauged tropical basins, the joint calibration of SMOS soil moisture and a few in situ discharge gauges is capable of providing reasonable discharge and soil moisture estimates basin-wide and is more preferable than performing only a discharge-oriented optimization process

Synergistic calibration of a hydrological model using discharge and remotely sensed soil moisture in the Paraná River Basin

Hydrological models are useful tools for water resources studies, yet their calibration is still a challenge, especially if aiming at improved estimates of multiple components of the water cycle. This has led the hydrologic community to look for ways to constrain models with multiple variables. Remote sensing estimates of soil moisture are very promising in this sense, especially in large areas for which field observations may be unevenly distributed. However, the use of such data to calibrate hydrological models in a synergistic way is still not well understood, especially in tropical humid areas such as those found in South America. Here, we perform multiple scenarios of multiobjective model optimization with in situ discharge and the SMOS L4 root zone soil moisture product for the Upper Paraná River Basin in South America (drainage area > 900,000 km²), for which discharge data for 136 river gauges are used. An additional scenario is used to compare the relative impacts of using all river gauges and a small subset containing nine gauges only. Across the basin, the joint calibration (CAL-DS) using discharge and soil moisture leads to improved precision and accuracy for both variables. The discharges estimated by CAL-DS (median KGE improvement for discharge was 0.14) are as accurate as those obtained with the calibration with discharge only (median equal to 0.14), while the CAL-DS soil moisture retrieval is practically as accurate (median KGE improvement for soil moisture was 0.11) as that estimated using the calibration with soil moisture only (median equal to 0.13). Nonetheless, the individual calibration with discharge rates is not able to retrieve satisfactory soil moisture estimates, and vice versa. These results show the complementarity between these two variables in the model calibration and highlight the benefits of considering multiple variables in the calibration framework. It is also shown that, by considering only nine gauges instead of 136 in the model optimization, the model is able to estimate reasonable discharge and soil moisture, although relatively less accurately and with less precision than for the entire dataset. In summary, this study shows that, for poorly gauged tropical basins, the joint calibration of SMOS soil moisture and a few in situ discharge gauges is capable of providing reasonable discharge and soil moisture estimates basin-wide and is more preferable than performing only a discharge-oriented optimization process