Influência da discretização espacial na modelagem de cheia utilizando a teoria do hidrograma unitário

Steinmetz, Alice Alonzo; Beskow, Samuel; Terra, Fabrício da Silva; Nunes, Maria Cândida Moitinho; Vargas, Marcelle Martins; Horn, João Francisco Carlexo

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Scientific/Technical Article • RBRH 24 • 2019 • https://doi.org/10.1590/2318-0331.241920180143 copiar

Influência da discretização espacial na modelagem de cheia utilizando a teoria do hidrograma unitário

Autoria SCIMAGO INSTITUTIONS RANKINGS

RESUMO

O Hidrograma Unitário (HU) é o método mais popular para aplicações relacionadas a cheias. Existem vários modelos conceituais e geomorfológicos baseados no HU e acoplados a diferentes discretizações espaciais. No entanto, existem poucos estudos sobre a avaliação de modelos de HU de acordo com abordagens semi-distribuídas. O objetivo deste estudo foi avaliar a influência da modelagem concentrada e semi-distribuída na aplicabilidade do HU do Soil Conservation Service (HU SCS) e do HU Instantâneo de Clark (HUI de Clark) na estimativa de hidrogramas de cheias. Os procedimentos metodológicos foram conduzidos no Hydrologic Modeling System (HEC-HMS) utilizando os eventos chuva-vazão de uma bacia hidrográfica monitorada no sul do Brasil. As principais conclusões foram: a) o HUIC na abordagem semi-distribuída proporcionou desempenho ligeiramente superior; b) o HUIC foi capaz de estimar efetivamente os hidrogramas de escoamento superficial direto mesmo para eventos de chuva de longa duração; c) o HU SCS apresentou hidrogramas mais precisos para modelagem concentrada; d) o algoritmo de Nelder e Mead pode ter aplicação limitada.

Palavras-chave:
Escoamento superficial direto; Monitoramento hidrológico; Modelagem concentrada; Modelagem semi-distribuída, HEC-HMS

Watershed	Area (km²)	Average slope (%)	Length of the main watercourse (km)	Altitude (m)		General characteristics
Watershed	Area (km²)	Average slope (%)	Length of the main watercourse (km)	Maximum	Minimum	General characteristics
CRW	121.2	11%	24.7	351.0	39.1	Streamflow observed in the events (m3/s)	Maximum	79.7
S1	22.1	9.5	9.1	351.0	179.0		Minimum	1.0
S1	22.1	9.5	9.1	351.0	179.0		Mean	16.1
S2	18.8	7.9	8.9	341.2	179.0	Average annual rainfall (mm)	1,367
S3	4.7	13.2	4.1	337.4	159.5	Climate	Humid temperate
S4	14.3	10.6	5.8	321.1	159.5
S5	41.4	12.2	15.2	301.7	52.1
S6	19.3	13.2	11.2	322.6	52.1
S7	0.7	11.0	1.3	142.6	39.1

Event	P_TOTAL (mm)	D_P (h)	i_m (mm.h^-1)	P_e (mm)	D_Pe (h)	P₅ (mm)	I_a (mm)	CN
Event	P_TOTAL (mm)	D_P (h)	i_m (mm.h^-1)	P_e (mm)	D_Pe (h)	P₅ (mm)	I_a (mm)	estimated	tabulated
1	40.0	32.5	1.2	5.1	25.5	93.9	7.5	61	86
2	35.3	21.5	1.6	9.1	16.5	86.5	12.6	88	86
3	35.6	20.0	1.8	12.0	15.0	127.3	7.1	88	86
4	31.0	18.5	1.7	6.6	16.5	62.6	3.9	76	86
5	18.7	23.0	0.8	2.5	19.0	45.4	4.7	81	72
6	28.8	22.0	1.3	2.7	16.0	50.8	14.3	82	72
7	49.4	30.5	1.6	2.1	18.5	4.5	28.9	60	53
8	34.4	18.0	1.9	5.6	12.0	73.5	24.1	97	86
Average	34.2	23.3	1.5	5.7	17.4	68.1	12.9	79.4	78

Event	Scenario 1						Event	Scenario 2
	Clark’s IUH			SCS UH				Clark’s IUH			SCS UH
	C_NS	RMSE (m³.s^-1)	PMRE (%)	C_NS	RMSE (m³.s^-1)	PMRE (%)		C_NS	RMSE (m³.s^-1)	PMRE (%)	C_NS	RMSE (m³.s^-1)	PMRE (%)
1	0.96	1.12	69.1	0.83	2.40	77.3	1	0.97	0.97	71.7	-0.22	6.33	76.2
2	0.99	1.64	26.8	0.55	11.07	64.5	2	0.98	2.14	21.4	-1.07	23.61	142.5
3	0.98	3.00	59.5	-0.06	22.53	137.1	3	0.99	2.02	39.8	-3.11	44.32	594.3
4	0.98	1.67	35.4	0.86	4.27	34.4	4	0.99	1.18	23.0	-1.94	19.71	285.3
5	0.98	0.60	70.9	0.09	3.61	79.2	5	0.98	0.47	65.9	-2.65	7.21	174.8
6	0.96	0.96	85.1	0.66	2.74	112.3	6	0.97	0.83	67.2	-1.91	7.99	195.0
7	0.99	0.30	49.7	0.79	1.47	77.2	7	0.98	0.41	61.5	-1.12	4.68	178.6
8	0.96	2.67	62.9	0.50	9.14	81.6	8	0.99	1.55	103.0	-2.34	23.57	239.3

Event	Clark’s IUH		SCS UH		Event	Clark’s IUH		SCS UH
Event	t_c (h)	R (h)	t_lag (h)	q_p (m³.s^-1)	Event	t_c (h)	R (h)	t_lag (h)	q_p (m³.s^-1)
1	2.91	5.05	5.39	4.20	5	5.79	4.05	3.13	6.30
2	4.07	3.13	2.46	8.41	6	5.19	2.86	3.03	7.21
3	4.42	3.77	2.48	8.41	7	3.99	4.44	5.60	4.20
4	4.98	3.56	3.65	6.30	8	2.95	1.99	1.62	12.61

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