Contribuição de observações de sensoriamento remoto para a validação de modelos hidrológicos

Modelos hidrológicos são ferramentas essenciais para a gestão dos recursos hídricos, principalmente por servirem para a extrapolação ou interpolação do comportamento de processos hidrológicos no tempo e no espaço. O processo de calibração da modelagem hidrológica é iterativo, de forma que parâmetros são modificados para que o hidrograma simulado reproduza o hidrograma observado. No entanto, esta pode ser uma abordagem deficiente, já que diversas combinações de parâmetros podem resultar em um hidrograma satisfatório, mesmo que os processos hidrológicos intermediários não estejam sendo bem representados (e.g., evapotranspiração, interceptação, escoamento). O monitoramento in-situ desses processos hidrológicos apresenta limitações, principalmente em grandes bacias hidrográficas. Com o crescente desenvolvimento do sensoriamento remoto (SR), diversas variáveis hidrológicas vêm sendo remotamente monitoradas com larga cobertura espacial. Assim, o presente estudo tem como objetivo avaliar a contribuição de produtos de sensoriamento remoto de variáveis hidrológicas na representação dos processos intermediários em modelos hidrológicos, considerando que uma abordagem que contemple mais variáveis do que apenas a vazão traria maior confiabilidade para o modelo, principalmente para avaliação de cenários de alterações do sistema simulado, como o contexto de mudanças climáticas e de uso e ocupação do solo. O modelo utilizado foi o MGB-IPH, em um estudo de caso para a bacia hidrográfica do rio Purus, na Amazônia. A calibração foi realizada automaticamente (algoritmo multi-objetivo MOCOM-UA) a partir de observações de vazão. O modelo foi validado com as variáveis hidrológicas (e respectivas missões de SR) de altimetria espacial (Jason-2), armazenamento de água terrestre (GRACE), umidade do solo (SMOS), evapotranspiração (MODIS) e áreas inundadas (ALOS-PALSAR). O coeficiente de Kling-Gupta (KGE) foi utilizado para a avaliação da concordância entre as séries temporais simuladas e observadas. Resultados indicam que a calibração automática com vazão melhora as estimativas da própria vazão (KGE > 0.8), mas também de altimetria (KGE > 0.9) e de áreas inundadas (KGE > 0.7), mas não impacta significativamente as simulações de armazenamento de água terrestre, umidade do solo e evapotranspiração. Observações de sensoriamento remoto de umidade do solo e de evapotranspiração foram insuficientes para uma validação adequada do modelo hidrológico, ao passo que a própria variável de evapotranspiração, bem como as variáveis de armazenamento de água terrestre e de áreas inundadas foram relevantes a ponto de levantarem inconsistências e limitações do modelo, que não foram perceptíveis na análise da vazão apenas. São resultados promissores, pois apontam incertezas nas observações de sensoriamento remoto destas variáveis ou na representação de processos hidrológicos no modelo. Estudos futuros visam a ampliar o número de áreas de estudo, bem como avaliar o impacto da calibração do modelo a partir de observações de outras variáveis hidrológicas (além da vazão), a fim de que os processos hidrológicos sejam bem representados e de que o modelo resulte em simulações "certas pelos motivos certos".Hydrological models are important tools in water resources management, especially for extrapolating or interpolating the behavior of hydrological processes in time and space. The calibration, in hydrological modeling, is an iterative process, in which the parameters are modified with the view to the simulated hydrograph to reproduce the observed one. Nonetheless, this may be an incomplete approach, since there are many combinations of parameters that can result in a satisfactory hydrograph, even though the intermediary hydrological processes could be poorly represented (e.g., evapotranspiration, interception, flow). However, there are limitations to in-situ monitoring of hydrological processes, especially in large basins. With the rising development of remote sensing, many hydrological variables have been remotely monitored with large special coverage. Therefore, this study aims to evaluate the contribution of remote sensing products of hydrological variables to the representation of intermediary processes in hydrological models, considering that an approach that contemplates more variables than just the discharge would make the model more reliable, especially concerning scenarios of changes in the simulated system, such as in the context of climate change and land use change. The model used was MGB-IPH, in a study case for the Purus river watershed, in the Amazon basin. The calibration was set to an automatic mode (multi-objective algorithm MOCOM-UA), based on discharge observations. The model was validated with hydrological variables (and respective remote sensing missions) of spatial altimetry (Jason-2), terrestrial water storage (GRACE), soil moisture (SMOS), evapotranspiration (MODIS) and inundated areas (ALOS-PALSAR). The Kling-Gupta efficiency coefficient (KGE) was used to evaluate the agreement of the observed and the simulated time series. Results indicate that the automatic calibration with discharge improve the estimates of discharge itself (KGE > 0.8), altimetry (KGE > 0.9), and inundated areas (KGE > 0.7), but it does not significantly impact on simulations of terrestrial water storage, soil moisture and evapotranspiration. Remote sensing observations of soil moisture and evapotranspiration were insufficient to properly validate the hydrological model, even though evapotranspiration, as well as terrestrial water storage and inundated areas were relevant variables to be analyzed, since they were able to unmask inconsistencies and limitations in the model that were not observed when analyzing discharge time series only. These are promising results, because they either point out uncertainties in remote sensing observations of these variables, or in the representation of hydrological processes by the model. Future studies aim to evaluate the impact of model calibration with observations of other hydrological variables (besides discharge), in order for the hydrological processes to be well represented and in order for the model to generate "right results for the right reasons"

Contribuições de estimativas de sensoriamento remoto para a modelagem de múltiplas variáveis hidrológicas

Modelos hidrológicos são ferramentas importantes para diversas aplicações: sistemas de previsão, gestão de recursos hídricos, avaliação de impactos de mudanças climáticas, entre outras. Em geral, a calibração dos parâmetros de modelos é realizada com observações de vazão. No entanto, conjuntos de parâmetros resultantes da calibração com apenas uma variável (e.g., vazão) podem comprometer a correta representação de outras variáveis do ciclo hidrológico, em função de compensações nos parâmetros, de forma que o modelo estaria “acertando pelos motivos errados”. Uma alternativa é a calibração com múltiplas variáveis estimadas por sensoriamento remoto (SR). Estudos anteriores demonstraram o potencial desta técnica para melhorar estimativas de vazão, mas não analisaram em muita profundidade as outras variáveis do ciclo hidrológico. Neste estudo, um modelo de base física (MGB) é calibrado através do algoritmo de otimização multi-objetivo (MOCOM-UA), com vazão, mas também com estimativas de sensoriamento remoto de níveis (Jason-2), áreas inundadas (ALOS-PALSAR), anomalias no armazenamento de água (TWS, GRACE), evapotranspiração (ET, MOD16) e umidade do solo (SMOS). O método é testado para uma área de estudo no rio Purus, na Amazônia, e então replicado de forma simplificada para outras 3 áreas de estudo no Brasil, representativas de diferentes regimes hidro-climáticos. Resultados indicam que em alguns casos a calibração com variáveis de SR melhorou estimativas de vazão, e que evapotranspiração foi a variável que ofereceu mais contribuições às estimativas de vazão. Para a estimativa de outras variáveis do ciclo hidrológico, em alguns casos a calibração com uma variável melhorou a estimativa de outras, mas nem sempre, indicando que observações apresentam incertezas, ou que a estruturação ou parametrização do modelo está incorreta. Dentre as quatro regiões de estudo, o modelo mais consistente (i.e., calibração com uma variável resulta em melhora das outras) é o do rio Piquiri, no bioma Mata Atlântica, seguido pela bacia do bioma amazônico (Purus), Cerrado (Araguaia) e Caatinga (Pardo). Em geral, o modelo convergiu para diferentes conjuntos de parâmetros, dependendo da variável de calibração. Isto salienta que, a depender da variável de calibração, o modelo “acerta por motivos diferentes”. A abordagem de utilizar diferentes variáveis estimadas por SR se mostrou útil para fortalecer uma modelagem mais realística de variáveis hidrológicas (além de vazão).Hydrological models are important tools for many applications: forecasting systems, water resources management, climate change impact evaluation, among others. Usually, calibration of parameters in hydrological models is performed with streamflow observations. However, resulting parameter sets based on only one variable (e.g., streamflow) might compromise the correct representation of other variables in the water cycle, because of compensations between parameters, in a way that the model might be “getting the right answers for the wrong reasons”. One alternative is to calibrate the model parameters with multiple remote sensing (RS)-derived variables. Previous studies demonstrated its potential to improve discharge estimates, but few studies analyzed deeply the impacts on other variables in the water cycle. In this study, a physically based model (MGB) is calibrated with the multi-objective algorithm MOCOM-UA with streamflow, but also with RS estimates of water level (Jason-2), flood extent (ALOS-PALSAR), total water storage anomalies (TWS, GRACE), evapotranspiration (ET, MOD16), and soil moisture (SMOS). The method is tested for a study area in Purus river basin, in Amazon, and then replicated in a simpler framework to other 3 study areas in Brazil, in differing representative hydro-climatic regimes. Results indicate that in some cases, RS-based calibration improved streamflow estimates, and the variable that contributed the most to streamflow estimates was ET. For the other water cycle variables, in some cases calibration with a variable improved estimate of other variables, but not always, which indicates that observations have uncertainties, or that the model structure or parametrization might me incorrect. Within the four study regions, the most consistent model (i.e., calibration with a variable improved other variables) was in the “Mata Atlântica” biome (Piquiri), followed by Amazonian Purus, “Cerrado” (Araguaia), and semi-arid basin Pardo. In general, the model converged to different parameter sets, depending on the calibration variable. This highlights that, depending on the calibration variable, the model might “get the right results for differing reasons”. The approach of using multiple RS-variables proved to be useful towards a more realistic modelling of hydrological variables (besides streamflow)

Assessment of the value of remotely sensed surface water extent data for the calibration of a lumped hydrological model

For many catchments, there is insufficient field data to calibrate the hydrological models that are needed to answer water resources management questions. One way to overcome this lack of data is to use remotely sensed data. In this study, we assess whether Landsat‐based surface water extent observations can inform the calibration of a lumped bucket‐type model for Brazilian catchments. We first performed synthetic experiments with daily, monthly, and limited monthly data (April–October), assuming a perfect monotonic relation between streamflow and stream width. The median relative performance was 0.35 for daily data and 0.17 for monthly data, where values above 0 imply an improvement in model performance compared to the lower benchmark. This indicates that the limited temporal resolution of remotely sensed data is not an impediment for model calibration. In a second step, we used real remotely sensed water extent data for calibration. For only 76 of the 671 sites the remotely sensed water extent was large and variable enough to be used for model calibration. For 30% of these sites, calibration with the actual remotely sensed water extent data led to a model fit that was better than the lower benchmark (i.e., relative performance >0). Model performance increased with river width and variation therein. This indicates that the coarse spatial resolution of the freely‐available, long time series of water extent used in this study hampered model calibration. We, therefore, expect that newer higher‐resolution imagery will be helpful for model calibration for more sites, especially when time series length increases

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

Current perspectives of co-management in healthcare: experiences of the Humanization Working group on primary healthcare

O objetivo deste artigo é relatar a experiência da criação de um Grupo de Trabalho de Humanização (GTH) como dispositivo para a materialização e operacionalização de espaços de cogestão na atenção primária à saúde, baseado nos princípios da Política Nacional de Humanização. Trata-se de um estudo descritivo com abordagem qualitativa, envolvendo a observação participante abrangendo o Núcleo Integrado de Saúde Pinheiros (NIS-Pinheiros) da cidade de Maringá, PR. O NIS conta com sete Equipes de Saúde da Família, sendo referência para o atendimento de aproximadamente 35 mil usuários. A coleta dos dados foi realizada por meio da análise documental, utilizando-se os registros das atas das reuniões do GTH e atas das reuniões gerais, os registros da caixa de sugestões da unidade e os registros da observação participante do Programa de Educação pelo Trabalho para a Saúde (PET-Saúde) do Ministério da Saúde, desenvolvido por meio da Universidade Estadual de Maringá (UEM) no NIS-Pinheiros. Os resultados constatados apontam que as reuniões do GTH e sua ampliação, intitulada de "Reunião Geral", passaram a ser dispositivos de participação e construção coletiva na cogestão do NIS-Pinheiros, além de conferir responsabilidade para todos os atores sociais envolvidos (trabalhadores, gestores e usuários), que passaram a participar do planejamento e organização da unidade, intervindo na melhoria dos processos de trabalho e na qualidade da produção de saúde na atenção primária.The aim of this article is to describe the experience of a Humanization Work Group (GTH) as a co-management apparatus on Primary Health Care. This group is based on the National Policy for Humanization (2004). It is a qualitative study, based on participant observation (Minayo, 2004), conducted at the Núcleo Integrado de Saúde Pinheiros (NIS-Pinheiros), a Primary Care Health Unit, in the city of Maringá, Paraná. The NIS houses seven Family Health Teams, which assist around 35.000 people. Data were collected using documental analysis of the GTH meetings records, the General Meeting records, the information from the suggestion box, the experience of the students who participated of PET-Saúde (Program of Education for Health Through Work, of Brazilian's Ministry of Health), from Universidade Estadual de Maringá (UEM). The project was conducted at NIS-Pinheiros. The results show that the GTH meetings and its extension, called "general meeting", were used as an apparatus for participation and collective construction of co-management at NIS-Pinheiros. Additionally, these apparatus shared responsibility among all the social actors involved (workers, managers and users), who could participate of the unit's planning and organization, improving the work processes and the quality of health production on primary care