Influência do fenômeno ENOS nas vazões afluentes às usinas hidrelétricas brasileiras

Orientador: Prof. Dr. Daniel Henrique Marco DetzelDissertação (mestrado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Tecnologia, Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Recursos Hídricos e Ambiental. Defesa : Curitiba, 24/02/2021Inclui referências: p. 104-117Resumo: A variabilidade climática é um dos fatores que influenciam o ciclo hidrológico em uma bacia. Fenômenos climáticos de grande escala, como é o caso do fenômeno El Niño - Oscilação Sul (ENOS), causam perturbações que alteram a circulação atmosférica e, decorrência disso, é capaz de alterar o regime de precipitação em algumas regiões. Mudanças significativas na precipitação afetam diretamente o regime de vazões de uma bacia. Portanto, entender a influência de um fenômeno de grande escala pode ser de grande valia para o planejamento de uso dos recursos hídricos. Neste trabalho, a influência do fenômeno ENOS nas vazões afluentes às usinas hidrelétricas brasileiras foi avaliada com uma abordagem informacional com intuito de identificar o fluxo de informação que existe entre os índices utilizados para caracterizar o fenômeno e as séries de vazões. Nove índices do ENOS foram escolhidos, os quais consideram componentes atmosféricas e/ou oceânicas, sendo estes amplamente utilizados para caracterização do fenômeno. A análise da transferência de informação foi feita com base na entropia de transferência que estabelece uma relação não necessariamente linear entre os processos. A defasagem de tempo entre detectar uma mudança de estado no fenômeno e observar alterações na série de vazões é um fator considerado nesse estudo. Além disso, utilizando a transformada wavelet para decompor as séries e o conceito de informação mútua, foram identificadas as escalas de decomposição que apresentam maior influência do fenômeno nas vazões. O método proposto foi aplicado para séries de vazões afluentes a usinas hidrelétricas pertencentes ao Sistema Interligado Nacional e distribuídas por todo território brasileiro. Embora alguns índices não tenham apresentado um padrão claro de transferência de informação, os resultados obtidos mostram variabilidade temporal e espacial da influência do ENOS no território brasileiro. A consideração do fator tempo mostrou-se relevante para a análise, pois a máxima transferência de informação ocorreu majoritariamente com defasagens maiores que um mês independente do índice analisado. A análise das séries decompostas indica a possibilidade de incorporar informações climáticas em um modelo apenas no nível de decomposição mais relevante para o desenvolvimento do processo hidrológico.Abstract: Climate variability is one of the factors that influence the hydrological cycle in a watershed. Large-scale climatic phenomena, such as the El Niño - Southern Oscillation (ENSO), cause disturbances that alter the atmospheric circulation and, as a result, can alter the precipitation regime in some regions. Significant changes in precipitation directly affect the streamflow regime of a watershed, so understanding the influence of a large-scale phenomenon can be of great value in water resources systems planning and operation. In this work, the influence of the ENSO on the streamflows of the Brazilian hydropower plants was evaluated using an informational approach to identify the information flow between the indexes used to characterize the phenomenon and the streamflow time series. Nine ENSO indices were selected, each composed of atmospheric and/or oceanic terms, which are widely used to characterize the phenomenon. The analysis of information transfer was made based on the transfer entropy, which establishes a nonlinear relationship between the processes. The time lag between detecting a state change in the phenomenon and observing changes in the streamflow series is also considered. In addition, using wavelet transform coupled with mutual information, the decomposition scales that have the greatest influence on the phenomenon on streamflow were identified. The proposed method was applied to the streamflow series of all the Brazilian Interconnected System hydropower plants. Although some indexes did not present a clear pattern of information transfer, the results show temporal and spatial variability in the influence of ENSO in the Brazilian territory. The time factor proved to be relevant for the analysis, since the maximum information transfer occurred mainly with lags greater than one month, regardless of the selected ENOS index. The analysis of the decomposed series indicates the possibility of incorporating climatic information in a model only at the most relevant level of decomposition for the development of the hydrological process

Seasonal streamflow forecast in the Tocantins river basin, Brazil : an evaluation of ecmwf-seas5 with multiple conceptual hydrological models

The assessment of seasonal streamflow forecasting is essential for appropriate water resource management. A suitable seasonal forecasting system requires the evaluation of both numerical weather prediction (NWP) and hydrological models to represent the atmospheric and hydrological processes and conditions in a specific region. In this paper, we evaluated the ECMWF-SEAS5 precipitation product with four hydrological models to represent seasonal streamflow forecasts performed at hydropower plants in the Legal Amazon region. The adopted models included GR4J, HYMOD, HBV, and SMAP, which were calibrated on a daily scale for the period from 2014 to 2019 and validated for the period from 2005 to 2013. The seasonal streamflow forecasts were obtained for the period from 2017 to 2019 by considering a daily scale streamflow simulation comprising an ensemble with 51 members of forecasts, starting on the first day of every month up to 7 months ahead. For each forecast, the corresponding monthly streamflow time series was estimated. A post-processing procedure based on the adjustment of an autoregressive model for the residuals was applied to correct the bias of seasonal streamflow forecasts. Hence, for the calibration and validation period, the results show that the HBV model provides better results to represent the hydrological conditions at each hydropower plant, presenting NSE and NSElog values greater than 0.8 and 0.9, respectively, during the calibration stage. However, the SMAP model achieves a better performance with NSE values of up to 0.5 for the raw forecasts. In addition, the bias correction displayed a significant improvement in the forecasts for all hydrological models, specifically for the representation of streamflow during dry periods, significantly reducing the variability of the residuals

Comparative evaluation of five hydrological models in a large-scale and tropical river basin

Hydrological modeling is an important tool for water resources management, providing a feasible solution to represent the main hydrological processes and predict future streamflow regimes. The literature presents a set of hydrological models commonly used to represent the rainfallrunoff process in watersheds with different meteorological and geomorphological characteristics. The response of such models could differ significantly for a single precipitation event, given the uncertainties associated with the input data, parameters, and model structure. In this way, a correct hydrological representation of a watershed should include the evaluation of different hydrological models. This study explores the use and performance of five hydrological models to represent daily streamflow regimes at six hydropower plants located in the Tocantins river basin (Brazil). The adopted models include the GR4J, HYMOD, HBV, SMAP, and MGB-IPH. The evaluation of each model was elaborated considering the calibration (2014–2019) and validation period (2005–2010) using observed data of precipitation and climatological variables. Deterministic metrics and statistical tests were used to measure the performance of each model. For the calibration stage, results show that all models achieved a satisfactory performance with NSE values greater than 0.6. For the validation stage, only the MGB-IPH model present a good performance with NSE values greater than 0.7. A bias correction procedure were applied to correct the simulated data of conceptual models. However, the statistical tests exposed that only the MGB-IPH model could preserve the main statistical properties of the observed data. Thus, this study discusses and presents some limitations of the lumped model to represent daily streamflows in large-scale river basins (>50,000 km²)

Influência do fenômeno ENOS nas vazões afluentes às usinas hidrelétricas brasileiras

Orientador: Prof. Dr. Daniel Henrique Marco DetzelDissertação (mestrado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Tecnologia, Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Recursos Hídricos e Ambiental. Defesa : Curitiba, 24/02/2021Inclui referências: p. 104-117Resumo: A variabilidade climática é um dos fatores que influenciam o ciclo hidrológico em uma bacia. Fenômenos climáticos de grande escala, como é o caso do fenômeno El Niño - Oscilação Sul (ENOS), causam perturbações que alteram a circulação atmosférica e, decorrência disso, é capaz de alterar o regime de precipitação em algumas regiões. Mudanças significativas na precipitação afetam diretamente o regime de vazões de uma bacia. Portanto, entender a influência de um fenômeno de grande escala pode ser de grande valia para o planejamento de uso dos recursos hídricos. Neste trabalho, a influência do fenômeno ENOS nas vazões afluentes às usinas hidrelétricas brasileiras foi avaliada com uma abordagem informacional com intuito de identificar o fluxo de informação que existe entre os índices utilizados para caracterizar o fenômeno e as séries de vazões. Nove índices do ENOS foram escolhidos, os quais consideram componentes atmosféricas e/ou oceânicas, sendo estes amplamente utilizados para caracterização do fenômeno. A análise da transferência de informação foi feita com base na entropia de transferência que estabelece uma relação não necessariamente linear entre os processos. A defasagem de tempo entre detectar uma mudança de estado no fenômeno e observar alterações na série de vazões é um fator considerado nesse estudo. Além disso, utilizando a transformada wavelet para decompor as séries e o conceito de informação mútua, foram identificadas as escalas de decomposição que apresentam maior influência do fenômeno nas vazões. O método proposto foi aplicado para séries de vazões afluentes a usinas hidrelétricas pertencentes ao Sistema Interligado Nacional e distribuídas por todo território brasileiro. Embora alguns índices não tenham apresentado um padrão claro de transferência de informação, os resultados obtidos mostram variabilidade temporal e espacial da influência do ENOS no território brasileiro. A consideração do fator tempo mostrou-se relevante para a análise, pois a máxima transferência de informação ocorreu majoritariamente com defasagens maiores que um mês independente do índice analisado. A análise das séries decompostas indica a possibilidade de incorporar informações climáticas em um modelo apenas no nível de decomposição mais relevante para o desenvolvimento do processo hidrológico.Abstract: Climate variability is one of the factors that influence the hydrological cycle in a watershed. Large-scale climatic phenomena, such as the El Niño - Southern Oscillation (ENSO), cause disturbances that alter the atmospheric circulation and, as a result, can alter the precipitation regime in some regions. Significant changes in precipitation directly affect the streamflow regime of a watershed, so understanding the influence of a large-scale phenomenon can be of great value in water resources systems planning and operation. In this work, the influence of the ENSO on the streamflows of the Brazilian hydropower plants was evaluated using an informational approach to identify the information flow between the indexes used to characterize the phenomenon and the streamflow time series. Nine ENSO indices were selected, each composed of atmospheric and/or oceanic terms, which are widely used to characterize the phenomenon. The analysis of information transfer was made based on the transfer entropy, which establishes a nonlinear relationship between the processes. The time lag between detecting a state change in the phenomenon and observing changes in the streamflow series is also considered. In addition, using wavelet transform coupled with mutual information, the decomposition scales that have the greatest influence on the phenomenon on streamflow were identified. The proposed method was applied to the streamflow series of all the Brazilian Interconnected System hydropower plants. Although some indexes did not present a clear pattern of information transfer, the results show temporal and spatial variability in the influence of ENSO in the Brazilian territory. The time factor proved to be relevant for the analysis, since the maximum information transfer occurred mainly with lags greater than one month, regardless of the selected ENOS index. The analysis of the decomposed series indicates the possibility of incorporating climatic information in a model only at the most relevant level of decomposition for the development of the hydrological process