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

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