Calibração automática de um modelo hidrossedimentológico de grande escala usando dados de concentração de sedimentos em suspensão, qualidade da água e sensoriamento remoto

RESUMO

A calibração e a validação são duas etapas importantes na aplicação de modelos de sedimentos que requerem dados observados. Nesse contexto, este estudo investigou o potencial de uso dos dados de concentração de sedimentos em suspensão (CSS), qualidade da água e sensoriamento remoto na calibração e validação de um modelo hidrossedimentológico de grande escala. Foram usados dados observados de 108 estações, localizadas na bacia do rio Doce, para o período entre 1997 e 2010. Foram realizados dez experimentos de calibração e validação usando o algoritmo de otimização MOCOM-UA, acoplado ao modelo MGB-SED, resultando em 37 calibrações automáticas e 111 testes de validação, todos no mesmo período. Os experimentos foram construídos modificando as métricas, discretização espacial, dados de CSS e parâmetros do algoritmo MOCOM-UA. Os resultados mostraram que, no geral, os valores das correlações variaram pouco e foram melhores na etapa de calibração. Observou-se que, o aumento da discretização espacial da bacia ou o estabelecimento de uma concentração mínima para o modelo, possibilitou obter resultados melhores. Em uma estação com muitos dados de CSS, a calibração melhorou o coeficiente de ENS de -0,44 para 0,44. Os experimentos mostraram que os dados de reflectância espectral de superfície, sólidos suspensos totais e turbidez apresentam potencial para melhorar a performance dos modelos de sedimentos.

Palavras-chave:
MGB-SED; Rio Doce; Erosão; MUSLE; Modelagem de sedimentos