| Resumo : |
Modelos hidráulico-hidrológicos são ferramentas essenciais na engenharia e estudos ambientais, usadas para simular e analisar o ciclo hidrológico e o movimento da água. Suas aplicações incluem previsão de cheias, dimensionamento de infraestruturas, gestão de recursos hídricos, controle da qualidade da água, análise de secas, planejamento urbano e estudos de impacto ambiental. Para que os modelos hidráulico-hidrológicos forneçam resultados consistentes com a realidade, é mister analisar a qualidade dos parâmetros de entrada, visando identificar comportamentos incomuns nas séries de dados. A integração de estimativas de chuva provenientes de radar meteorológico com medições de redes de superfície pode ajudar a reduzir incertezas. O objetivo do trabalho foi analisar a aplicação de técnicas de geoestatística para integração de dados de radar e pluviógrafo, com vistas à aplicação em previsão numérica de tempo avaliando sua eficiência e facilidade de execução. Foram analisados dados de pluviógrafos dos meses chuvosos na região Sudeste do Brasil: janeiro, fevereiro, março, outubro, novembro e dezembro de estações em Angra dos Reis - RJ, Juiz de Fora - MG, Passa Vinte (MG), e do mês de abril em estações de São José de Mipibu (RN) e Natal (RN), juntamente com dados do radar Pico do Couto, de Guratiba e de Natal, quanto ao ajuste às distribuições Log-Normal e Log-Gama, à presença ou não de outliers, à heterocedasticidade ou homocedasticidade, à forma dos covariogramas e correlogramas cruzados e à cokrigagem. A aderência dos dados à distribuição Log-Normal teórica e a homocedasticidade dos dados foram confirmadas. O teste de Kolmogorov-Smirnov e o teste de Goldfeld-Quandt mostraram-se necessários para a caracterização primária dos dados. Os covariogramas e correlograms cruzados obtidos demonstram a correlação entre radares e pluviógrafos, considerando um intervalo de tempo médio de 5 a 20 minutos entre eles. A cokrigagem resultou em ganhos significativos dos parâmetros R² e NS quando os resultados foram comparados às equações Z-R convencionais. Foram observadas melhorias no R² e no NS da ordem de 11 e 19 vezes, respectivamente. Portanto, os covariogramas e correlogramas cruzados indicaram que há correlação entre o radar e o pluviógrafo com um atraso temporal, fato levado em consideração na cokriagem, que mostrou-se promissora e eficaz em comparação a métodos convencionais para estabelecer equações Z-R, destacando-se pela capacidade de abarcar de maneira satisfatória a complexidade de dados naturais. A pesquisa tem impacto prático na melhoria da gestão das águas pluviais, do planejamento e do dimensionamento da drenagem urbana oferecendo previsões de chuva mais precisas para auxiliar sistemas de alertas, que usam nowcasting, e mitigar problemas de inundações. |