Análise de previsões subsazonais de vazão para uma bacia hidrográfica do Bioma Cerrado, Brasil
DOI:
https://doi.org/10.6008/CBPC2179-6858.2022.002.0022Palabras clave:
Previsão hidrológica, Previsão subsazonal de vazão, Bacia de larga escalaResumen
Diversas bacias hidrográficas da região central do Brasil, onde predomina o bioma Cerrado, registraram períodos severos de secas em anos recentes, coincidindo com uma forte expansão da agricultura irrigada. Este cenário, cria condições para conflitos pelo uso da água, impactando em setores como a geração hidrelétrica de energia, navegação e até mesmo o abastecimento das populações. Antecipar as condições hidrológicas futuras é uma das estratégias que podem ser adotadas para a gestão dos recursos hídricos dessas bacias, a fim de melhor alocar as vazões entre os diferentes usos. Neste sentido, o presente estudo teve por objetivo a análise das previsões de vazão por conjunto no horizonte subsazonal para a bacia do rio Paracatu, localizada no bioma Cerrado, região central do Brasil. Essa bacia possui a irrigação como principal forma de utilização da água. Foi realizado o ajuste do Modelo de Grandes Bacias (MGB-IPH), que posteriormente assimilou previsões subsazonais por conjunto do modelo atmosférico Eta, para gerar as previsões de vazão. As previsões foram realizadas para antecedências de até 60 dias, com um conjunto de 20 membros. Analisaram-se os resultados comparando-se as previsões na forma determinística e probabilística. Os resultados da previsão probabilística se mostraram melhores quando comparados com os resultados da previsão determinística. Os melhores resultados foram obtidos para início do período chuvoso (janeiro, fevereiro, abril). Para o início do período de estiagem (setembro e outubro), as previsões não geraram bons resultados, tendendo a superestimar as vazões nos anos testados. Concluiu-se que as previsões subsazonais possuem potencial para aplicação na gestão de recursos hídricos em bacias da região central do Brasil, mas para períodos específicos em que os modelos atmosféricos possuem melhor desempenho na previsão da precipitação.
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