COMPARAÇÃO ENTRE METODOLOGIAS PARA ESTIMATIVA DE Q7,10 EM QUATRO ESTAÇÕES FLUVIOMÉTRICAS DE MINAS GERAIS

No Estado de Minas Gerais, a legislação que trata de outorga de uso de recursos hídricos tem como referência a menor vazão média consecutiva de sete dias com retorno de dez anos - Q7,10, sendo fundamental haver confiabilidade em seu cálculo devido à interferência na concessão de direito de uso da água e na manutenção do potencial hídrico do corpo d'água. Diante deste fato, este trabalho teve como objetivo mensurar a discrepância entre os valores de Q7,10 estimados por meio do Atlas Digital das Águas de Minas e do Deflúvios Superficiais de Minas Gerais, com os calculados pelo método de Gumbel para mínimos e log normal a três parâmetros. Para isso, foram utilizados dados de vazão de cinco estações fluviométricas localizadas na Bacia Hidrográfica do Rio Araguari, em Minas Gerais. Como principais resultados, cita-se a alta discrepância entre os valores calculados pela metodologia Gumbel e os estimados por meio do Deflúvios Superficiais de Minas Gerais, com erro relativo de -15,44% a -87,18%. Quando comparado com os valores calculados pelo método log normal a três parâmetros, esse erro variou de -22,26% a -88,62%. A metodologia empregada no Atlas Digital das Águas de Minas apresentou erro relativo médio de +3,10% a -81,84% quando comparado com o resultado obtido pelo método de Gumbel para mínimos e, de -10,13 a -83,88% quando comparado com os dados estimados por log normal a três parâmetros

Pervasive gaps in Amazonian ecological research

Biodiversity loss is one of the main challenges of our time,1,2 and attempts to address it require a clear un derstanding of how ecological communities respond to environmental change across time and space.3,4 While the increasing availability of global databases on ecological communities has advanced our knowledge of biodiversity sensitivity to environmental changes,5–7 vast areas of the tropics remain understudied.8–11 In the American tropics, Amazonia stands out as the world’s most diverse rainforest and the primary source of Neotropical biodiversity,12 but it remains among the least known forests in America and is often underrepre sented in biodiversity databases.13–15 To worsen this situation, human-induced modifications16,17 may elim inate pieces of the Amazon’s biodiversity puzzle before we can use them to understand how ecological com munities are responding. To increase generalization and applicability of biodiversity knowledge,18,19 it is thus crucial to reduce biases in ecological research, particularly in regions projected to face the most pronounced environmental changes. We integrate ecological community metadata of 7,694 sampling sites for multiple or ganism groups in a machine learning model framework to map the research probability across the Brazilian Amazonia, while identifying the region’s vulnerability to environmental change. 15%–18% of the most ne glected areas in ecological research are expected to experience severe climate or land use changes by 2050. This means that unless we take immediate action, we will not be able to establish their current status, much less monitor how it is changing and what is being lostinfo:eu-repo/semantics/publishedVersio

Pervasive gaps in Amazonian ecological research

Biodiversity loss is one of the main challenges of our time,1,2 and attempts to address it require a clear understanding of how ecological communities respond to environmental change across time and space.3,4 While the increasing availability of global databases on ecological communities has advanced our knowledge of biodiversity sensitivity to environmental changes,5,6,7 vast areas of the tropics remain understudied.8,9,10,11 In the American tropics, Amazonia stands out as the world's most diverse rainforest and the primary source of Neotropical biodiversity,12 but it remains among the least known forests in America and is often underrepresented in biodiversity databases.13,14,15 To worsen this situation, human-induced modifications16,17 may eliminate pieces of the Amazon's biodiversity puzzle before we can use them to understand how ecological communities are responding. To increase generalization and applicability of biodiversity knowledge,18,19 it is thus crucial to reduce biases in ecological research, particularly in regions projected to face the most pronounced environmental changes. We integrate ecological community metadata of 7,694 sampling sites for multiple organism groups in a machine learning model framework to map the research probability across the Brazilian Amazonia, while identifying the region's vulnerability to environmental change. 15%–18% of the most neglected areas in ecological research are expected to experience severe climate or land use changes by 2050. This means that unless we take immediate action, we will not be able to establish their current status, much less monitor how it is changing and what is being lost

Pervasive gaps in Amazonian ecological research

Biodiversity loss is one of the main challenges of our time,1,2 and attempts to address it require a clear understanding of how ecological communities respond to environmental change across time and space.3,4 While the increasing availability of global databases on ecological communities has advanced our knowledge of biodiversity sensitivity to environmental changes,5,6,7 vast areas of the tropics remain understudied.8,9,10,11 In the American tropics, Amazonia stands out as the world's most diverse rainforest and the primary source of Neotropical biodiversity,12 but it remains among the least known forests in America and is often underrepresented in biodiversity databases.13,14,15 To worsen this situation, human-induced modifications16,17 may eliminate pieces of the Amazon's biodiversity puzzle before we can use them to understand how ecological communities are responding. To increase generalization and applicability of biodiversity knowledge,18,19 it is thus crucial to reduce biases in ecological research, particularly in regions projected to face the most pronounced environmental changes. We integrate ecological community metadata of 7,694 sampling sites for multiple organism groups in a machine learning model framework to map the research probability across the Brazilian Amazonia, while identifying the region's vulnerability to environmental change. 15%–18% of the most neglected areas in ecological research are expected to experience severe climate or land use changes by 2050. This means that unless we take immediate action, we will not be able to establish their current status, much less monitor how it is changing and what is being lost

Flow regionalization in the Baixo Rio Grande basin–UPGRH-GD8

The hydrological flow regionalization is a technique used to estimate water availability at non-monitored area or with a lack of observed data. It is based on measurements of hydrological parameters collected in a specific basin. This technique is a useful tool in the process of granting rights of water used, construction of buses, among others. Regionalization allows the adjustment of regression models in regions considered homogeneous, using the physical and climatic characteristics of the river basin. The aim of the present research was to propose the hydrological models for estimation of maximum and minimum reference flow, using hydrological regionalization in the Water Resources Planning and Management Unit of Baixo Rio Grande river basin. Data were obtained from National Water Agency, 11 fluviometric stations were used. The mean minimum flow of 7 consecutive days was determined with 10-year return period, maximum daily average and flow with 90 and 95% of permanence time. Two hydrologically homogeneous regions were identified by the hierarchical method using Euclidean distance (dissimilarity), and Ward algorithm. The Gumbel probability distribution (maximum and minimum) was used and it was possible to adjust regression equations in each region considered homogeneous. Modeling results showed that the watershed area was the physical characteristic that produced the best adjustments for flow estimation. The comparison was basin on the models developed in this study and with Digital Atlas methodologies of the Waters of Mines and Surface Deflúvios of Minas Gerais from efficiency indicators widely used in hydrological modeling, showing very good performance of the models proposed in this work, in the estimation of reference flow and annual maximum daily average.Dissertação (Mestrado)A regionalização hidrológica de vazões é uma técnica utilizada para estimar a disponibilidade hídrica em locais não monitorados ou com carência de dados observados, ou seja, medições de parâmetros hidrológicos coletados numa bacia específica. Esta técnica caracteriza-se por ser uma ferramenta útil no processo de concessão de outorgas de direitos de uso da água, construção de barramentos, entre outras. A regionalização permite ajustar modelos de regressão nas regiões consideradas homogêneas, usando as características físicas e climáticas da bacia hidrográfica. Nesse sentido, o presente trabalho teve por objetivo principal propor modelos hidrológicos para a estimativa de vazões máximas e mínimas de referência, por meio de regionalizacão hidrológica, na Bacia Hidrográfica da Unidade de Planejamento e Gestão de Recursos Hídricos do Baixo Rio Grande. Utilizaram-se, inicialmente, dados de 11 estações fluviométricas administradas pela Agência Nacional de Águas. Determinou-se a vazão mínima média de 7 dias consecutivos com período de retorno de 10 anos, média máximas diária e as vazões com 90 e 95% de permanência no tempo. Foram identificadas duas regiões hidrologicamente homogêneas pelo método hierárquico, por meio de distância Euclidiana (dissimilaridade), usando o algoritmo de Ward. Empregou-se a distribuição de probabilidade de Gumbel (máximos e mínimos) e foi possível ajustar equações de regressão em cada região considerada homogênea. Resultados da modelagem demostraram que a área da bacia hidrográfica foi a característica física que produziu os melhores ajustes para estimativa de vazões. Foi feita a comparação com os modelos desenvolvidos no estudo e as metodologias de Atlas Digital da Águas de Minas e Deflúvios Superficiais de Minas Gerais a partir de indicadores de eficiência amplamente utilizados em modelagem hidrológica, mostrando muito bom desempenho dos modelos propostos neste trabalho, na estimava das vazões de referência e média máxima diária anual

COMPARAÇÃO ENTRE METODOLOGIAS PARA ESTIMATIVA DE Q7,10 EM QUATRO ESTAÇÕES FLUVIOMÉTRICAS DE MINAS GERAIS

No Estado de Minas Gerais, a legislação que trata de outorga de uso de recursos hídricos tem como referência a menor vazão média consecutiva de sete dias com retorno de dez anos - Q7,10, sendo fundamental haver confiabilidade em seu cálculo devido à interferência na concessão de direito de uso da água e na manutenção do potencial hídrico do corpo d'água. Diante deste fato, este trabalho teve como objetivo mensurar a discrepância entre os valores de Q7,10 estimados por meio do Atlas Digital das Águas de Minas e do Deflúvios Superficiais de Minas Gerais, com os calculados pelo método de Gumbel para mínimos e log normal a três parâmetros. Para isso, foram utilizados dados de vazão de cinco estações fluviométricas localizadas na Bacia Hidrográfica do Rio Araguari, em Minas Gerais. Como principais resultados, cita-se a alta discrepância entre os valores calculados pela metodologia Gumbel e os estimados por meio do Deflúvios Superficiais de Minas Gerais, com erro relativo de -15,44% a -87,18%. Quando comparado com os valores calculados pelo método log normal a três parâmetros, esse erro variou de -22,26% a -88,62%. A metodologia empregada no Atlas Digital das Águas de Minas apresentou erro relativo médio de +3,10% a -81,84% quando comparado com o resultado obtido pelo método de Gumbel para mínimos e, de -10,13 a -83,88% quando comparado com os dados estimados por log normal a três parâmetros