Simulação de reservatórios brasileiros em modelo hidrológico continental

Dezenas de milhares de barragens foram construídas no mundo para diminuir os riscos de inundação e maximizar os benefícios dos recursos limitados de água doce. No Brasil, os principais e maiores reservatórios são do setor hidrelétrico. Todavia, eles podem gerar significativas alterações no regime hidrológico, como atenuação e atraso no hidrograma; e impactos na biota e sedimentação. Logo, é de suma importância estudar e avaliar o impacto e dinâmica dos reservatórios no regime de vazões. Isto pode ser feito por meio de um modelo hidrológico, que representa os processos de geração do escoamento e propagação da água em rios. Um exemplo é o Modelo de Grandes Bacias (MGB), um modelo hidrológico conceitual e semi-distribuído, já aplicado para toda a América do Sul. Neste modelo, acrescentaram-se 109 reservatórios de usinas de geração de energia hidrelétrica que fazem parte do Sistema Interligado Nacional (SIN) - controlados pelo Operador Nacional do Sistema (ONS) – representados no modelo através de substituição das vazões calculadas pelas observadas nos pontos onde existem os reservatórios na rede de drenagem, e 34 deles foram simulados com uma regra de operação simples. Uma análise exploratória dos dados de reservatórios do ONS e do Sistema de Acompanhamento de Reservatórios (SAR), da Agência Nacional de Águas (ANA) mostrou que as vazões afluente e defluente são altamente correlacionadas, apresentando correlação média de 0.79; vazão defluente e volume, vazão defluente e cota, e vazão defluente e época do ano possuem correlações médias menores (0.31, 0.22 e 0.19 respectivamente). O resultado da aplicação do método em relação a simulação sem a inserção dos reservatórios melhorou na maioria das regiões, todavia houve uma diminuição no desempenho em outras. A simulação com vazões substituídas apresentou um Índice de Melhoria no Desempenho médio (IMD) para a Eficiência de Kling-Gupta (KGE) de 21%, em relação ao modelo com vazões naturalizadas. A simulação com regra simples teve um IMD de 2% para o KGE. Ambas possuem capacidade para representar vazões de maneira satisfatória (Mediana do KGE = 0.68). Quanto ao impacto dos reservatórios no regime de vazões, a diferença média percentual em termos absolutos entre as vazões anuais naturais e substituídas, para toda a América do Sul, é de 1,8%. Para as quatro principais bacias sul-americanas (Amazônica, Tocantins, São Francisco e Bacia do Prata) a diferença é de 0,1%, 16,3%, 18,0% e 6,0 %, respectivamente.Tens of thousands of dams were built around the world to reduce flood risks and maximize the benefits of limited freshwater resources. In Brazil, the main and largest reservoirs are for hydropower production. However, they can generate significant changes in the hydrological regime, such as mitigation and hydrograph delay; and impacts on biota and sedimentation. Therefore, it is extremely important to study and evaluate the impact and dynamics of reservoirs in the flow regime. This can be done through a hydrological model, which represents the processes of water generation and water flow in rivers. One example is the Large Scale Hydrological Model (MGB, in the Portuguese acronym), a conceptual and semi-distributed hydrological model already applied to all of South America. In this model, we added the simulation of 109 reservoirs of hydroelectric power generation plants that are part of the National Interconnected System (SIN) - controlled by the National System Operator (ONS) - represented in the model by replacing the discharge calculated by the discharge observed at the points where a reservoirs in the drainage network exist, and 34 of them were simulated with a simple operating rule. The exploratory analysis of the ONS reservoir data and the Reservoir Monitoring System (SAR) of the National Water Agency (ANA) data showed that the reservoir’s inflow and outflow are highly correlated, presenting an average correlation of 0.79; outflow and volume, outflow and elevation, and discharge and time of year have lower average correlations (0.31, 0.22 and 0.19 respectively). The result of the application of the method in relation to the simulation without the insertion of the reservoirs has improved in most regions, however there was a performance decrease in other regions. The substituted flow simulation presented a mean improvement for Kling-Gupta Efficiency (KGE) of 21%, when compared to the naturalized flow model. The simulation with simple rule had 20% improvement for the KGE. Both simulations have the capacity to represent flows satisfactorily (KGE Median = 0.68). Regarding the impact of the reservoirs on the hydrological regime, the average absolute percentage difference between the natural and substituted annual flows for all of South America is 1.8%. For the four main South American basins (Amazon, Tocantins, São Francisco and Prata) the difference is 0.1, 16.3, 18.0 and 6.0%, respectively

Simulando operação coordenada de múltiplos reservatórios de geração de energia em escala continental usando redes neurais artificiais. Estudo de caso : sistema hidrelétrico brasileiro

Reservoirs considerably affect river streamflow and need to be accurately represented in environmental impact studies. Modeling reservoir outflow represents a challenge to hydrological studies since reservoir operations vary with flood risk, economic and demand aspects. The Brazilian Interconnected Energy System (SIN) is an example of a unique and complex system of coordinated operation composed by more than 160 large reservoirs. We proposed and evaluated an integrated approach to simulate daily outflows from most of the SIN reservoirs (138) using an Artificial Neural Network (ANN) model, distinguishing run-of-the-river and storage reservoirs and testing cases whether outflow and level data were available as input. Also, we investigated the influence of the proposed input features (14) on the simulated outflow, related to reservoir water balance, seasonality, and demand. As a result, we verified that the outputs of the ANN model were mainly influenced by local water balance variables, such as the reservoir inflow of the present day and outflow of the day before. However, other features such as the water level of 4 large reservoirs that represent different regions of the country, which infers about hydropower demand through water availability, seemed to influence to some extent reservoirs outflow estimates. This result indicates advantages in using an integrated approach rather than looking at each reservoir individually. In terms of data availability, it was tested scenarios with (WITH_Qout) and without (NO_Qout and SIM_Qout) observed outflow and water level as input features to the ANN model. The NO_Qout model is trained without outflow and water level while the SIM_Qout model is trained with all input features, but it is fed with simulated outflows and water levels rather than observations. These 3 ANN models were compared with two simple benchmarks: outflow is equal to the outflow of the day before (STEADY) and the outflow is equal to the inflow of the same day (INFLOW). For run-of-the-river reservoirs, an ANN model is not necessary as outflow is virtually equal to inflow. For storage reservoirs, the ANN estimates reached median Nash-Sutcliffe efficiencies (NSE) of 0.91, 0.77 and 0.68 for WITH_, NO_ and SIM_Qout respectively, compared to a median NSE of 0.81 and 0.29 for the STEADY and INFLOW benchmarks respectively. In conclusion, the ANN models presented satisfactory performances: when outflow observations are available, WITH_Qout model outperforms STEADY; otherwise, NO_Qout and SIM_Qout models outperform INFLOW.Reservatórios afetam consideravelmente a vazão dos rios e por isso precisam ser adequadamente representados em estudos de impactos ambientais. Simular defluência de reservatórios representa um desafio para estudos hidrológicos já que sua operação depende do risco de inundações e aspectos econômicos e de demanda. O Sistema Interligado Nacional (SIN) é um exemplo de um sistema único e complexo de operação coordenada composto por mais de 160 grandes reservatórios. Então foi proposto e avaliado uma abordagem integrada para simular defluências diárias da maioria dos reservatórios do SIN (138) usando um modelo de Redes Neurais Artificiais (RNA), distinguindo reservatórios de armazenamento e a fio d’água e testando casos em que defluência e nível estavam disponíveis ou não como dados de entrada. Além disso, foi investigada a relação entre as variáveis de entrada propostas (14) e a defluência simulada, sendo as variáveis relativas ao balanço hídrico do reservatório, sazonalidade e demanda indireta. Como resultado, foi verificado que as saídas do modelo de RNA foram principalmente influenciadas pelas variáveis locais de balanço hídrico, como a afluência do mesmo dia e a defluência do dia anterior. No entanto, outras variáveis como o nível de 4 grandes reservatórios representativos de diferentes regiões do país (que infere sobre à demanda pela disponibilidade de água para geração de energia) aparentemente teve uma influência considerável nas saídas do modelo. Esse resultado aponta para vantagens em se usar uma abordagem integrada ao invés de olhar cada reservatório isoladamente. Em termos de disponibilidade de dados, foram testados cenários com (WITH_Qout) e sem (NO_Qout and SIM_Qout) defluência e níveis observados como variáveis de entrada do modelo de RNA. Esses 3 modelos de RNA foram comparados com dois benchmarks simples: a defluência é igual a defluência do dia anterior (STEADY) e a defluência é igual a afluência do mesmo dia (INFLOW). Em reservatórios de armazenamento, as estimativas dos modelos atingiram uma mediana do coeficiente de Nash-Suthcliffe (NSE) de 0.91, 0.77 e 0.68 para os modelos WITH_, NO_ e SIM_Qout respectivamente, comparado com uma mediana do NSE de 0.81 e 0.29 para o STEADY e INFLOW respectivamente. Concluindo, os modelos RNA apresentaram performances satisfatórias: quando dados de defluências dos dias anteriores estão disponíveis, WITH_Qout é superior ao STEADY; caso contrário, NO_Qout e SIM_Qout são superiores ao INFLOW

Observação da altimetria do satélite ICESAT em cursos d’água para aplicações hidrológicas

A adequada gestão dos recursos hídricos passa pela compreensão detalhada dos processos físicos envolvidos no ciclo da água. Têm-se desenvolvido nos últimos anos um grande número de técnicas de sensoriamento remoto para observação de variáveis hidrológicas, que permitem o monitoramento de grandes áreas remotas (e.g. Amazônia) com uma cobertura espaço-temporal muito superior à de observações in situ. Altimetria é o estudo ou técnica da medição de altitudes, ou a representação das altitudes em mapas ou plantas topográficas. Neste sentido, destaca-se o satélite estadunidense ICESat, desenvolvido pela NASA, que foi usado nesta pesquisa para realizar estimativas de nível d'água em rios e lagos brasileiros. O objetivo geral é avaliar a utilidade do ICESat em aplicações hidrológicas. Para tal, foi desenvolvida uma ferramenta (aplicativo ou programa) para utilização dos dados de altimetria, através de uma rotina na linguagem de programação do Matlab. O código e interface produzidos mostraram ser boas ferramentas para utilizar os dados do ICESat. Para validação dos dados do satélite ICESat, foi feita uma comparação dos níveis d'água obtidos via sensoriamento remoto com as estações fluviométricas da ANA, na região da Ilha do Bananal. Percebe-se que as variações de níveis d’água obtidas com o ICESat se aproximam das observações das estações fluviométricas da ANA, com erros médios quadráticos menores que 30 cm. O ICESat mostrou-se eficiente nas aplicações realizadas neste trabalho. Os perfis do Rio Madeira e da região do Rio Negro mostraram-se coerentes e condizentes com o atual conhecimento daquelas regiões. Quanto ao monitoramento de lagoas e sistemas de lagos, foi demonstrada a variação de nível no tempo e no espaço para as regiões estudadas

Observação da altimetria do satélite ICESAT em cursos d’água para aplicações hidrológicas

A adequada gestão dos recursos hídricos passa pela compreensão detalhada dos processos físicos envolvidos no ciclo da água. Têm-se desenvolvido nos últimos anos um grande número de técnicas de sensoriamento remoto para observação de variáveis hidrológicas, que permitem o monitoramento de grandes áreas remotas (e.g. Amazônia) com uma cobertura espaço-temporal muito superior à de observações in situ. Altimetria é o estudo ou técnica da medição de altitudes, ou a representação das altitudes em mapas ou plantas topográficas. Neste sentido, destaca-se o satélite estadunidense ICESat, desenvolvido pela NASA, que foi usado nesta pesquisa para realizar estimativas de nível d'água em rios e lagos brasileiros. O objetivo geral é avaliar a utilidade do ICESat em aplicações hidrológicas. Para tal, foi desenvolvida uma ferramenta (aplicativo ou programa) para utilização dos dados de altimetria, através de uma rotina na linguagem de programação do Matlab. O código e interface produzidos mostraram ser boas ferramentas para utilizar os dados do ICESat. Para validação dos dados do satélite ICESat, foi feita uma comparação dos níveis d'água obtidos via sensoriamento remoto com as estações fluviométricas da ANA, na região da Ilha do Bananal. Percebe-se que as variações de níveis d’água obtidas com o ICESat se aproximam das observações das estações fluviométricas da ANA, com erros médios quadráticos menores que 30 cm. O ICESat mostrou-se eficiente nas aplicações realizadas neste trabalho. Os perfis do Rio Madeira e da região do Rio Negro mostraram-se coerentes e condizentes com o atual conhecimento daquelas regiões. Quanto ao monitoramento de lagoas e sistemas de lagos, foi demonstrada a variação de nível no tempo e no espaço para as regiões estudadas