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metadata.dc.type: Dissertação
Issue Date: 24-Sep-2018
metadata.dc.creator: CARVALHO, Adriana Alves de
metadata.dc.contributor.advisor1: ROCHA, Edson José Paulino da
Title: Modelagem hidrológica para extremos de inundações e secas para o município de Boa Vista em Roraima.
Citation: CARVALHO, Adriana Alves de. Modelagem hidrológica para extremos de inundações e secas para o município de Boa Vista em Roraima. Orientador: Edson José Paulino da Rocha. 2018. 75 f. Dissertação (Mestrado em Gestão de Riscos e Desastres Naturais na Amazônia) – Instituto de Geociências, Universidade Federal do Pará, Belém, 2018. Disponível em: http://repositorio.ufpa.br/jspui/handle/2011/11744. Acesso em: .
metadata.dc.description.resumo: A pesquisa apresentada é baseada em métodos estatísticos aplicados como ferramenta de análise no estudo da interação oceano-atmosfera no comportamento de subida e descenso do Rio Branco, em Boa Vista. Associações individualizadas para anos de inundações e secas condicionadas a componente oceânica, avaliados através da Temperatura da Superfície do Mar (TSM) nas áreas monitoradas do Niño 1+2, Niño 3.4, Niño 3, Niño 4 e do Atlântico Tropical Norte (ATN); e atmosférica, por meio da Pressão atmosférica nas regiões de Darwin (PD) e Tahiti (PT) foram avaliados através da aquisição de dados climáticos mensais provenientes do Climate Prediction Center no período de 1982-2016. Tais associações objetivou investigar se estas áreas apresentam indicativos favoráveis para anos extremos de inundações e secas. Foram encontradas correlações significativas acima de 0.5 na maioria dos eventos de inundações e secas nas seguintes áreas: Niño 1+2, Atlântico Tropical Norte, ambas com tempo de defasagem de 4 meses, e as regiões de Darwin e Tahiti, porém, os efeitos destas variáveis para alterar o regime fluviométrico do rio branco, em Boa Vista é de 6 meses. Essas informações obtidas através do cálculo do coeficiente de correlação (r) permitiram admitir a utilização do Método dos Mínimos Quadrados para modelar a previsão da variabilidade de eventos de inundações e secas induzidos pela sazonalidade do rio Branco. As oscilações de tendências e numéricas de longo prazo reproduzidas pelo modelo para ambos os cenários foram comparados com as medições de níveis para o período de 2011-2016. Os resultados mostraram bom desempenho do modelo, com erro percentual de 30 % para a predição de eventos de seca e 34 % para os de inundações, indicando assim que as componentes de entrada selecionadas exercem grande contribuição na previsibilidade de extremos hidrológicos em Boa Vista. Diante disso, sugere-se que esse estudo possa se tornar operacional nos centros de Monitoramento do estado de Roraima, como ferramenta de apoio as ações de planejamento no período de inundações e secas.
Abstract: The present research is based on statistical methods applied as an analysis tool in the study of the interaction between ocean and atmosphere in the up and down behavior of the Branco river in Boa Vista. Individual associations for years of floods and droughts conditioned to the oceanic component, evaluated by Sea Surface Temperature (SST) in the monitored areas of Niño 1 + 2, Niño 3.4, Niño 3, Niño 4 and North Atlantic Tropical (ATN); (PD) and Tahiti (PT) regions were evaluated through the acquisition of monthly climatic data from the Climate Prediction Center in 1982-2016. These associations aimed to investigate if these areas present favorable indicatives for extreme years of floods and droughts. Significant correlations were found above 0.5 in most flood and drought events in the following areas: Niño 1 + 2, Tropical Atlantic North, both with a lag time of 4 months, and the Darwin and Tahiti regions, but the effects of these variables to change the fluviometric regime of the White River in Boa Vista is 6 months. This information obtained through the calculation of the correlation coefficient (r) allowed the use of the Least Squares Method to model the prediction of the variability of flood and drought events induced by the seasonality of the Branco river. The long-term trends and numerical oscillations reproduced by the model for both scenarios were compared with the level measurements for the period 2011-2016. The results showed good performance of the model, with a percentage error of 30% for the prediction of drought events and 34% for those of floods, thus indicating that the selected input components exert a great contribution in the predictability of hydrological extremes in Boa Vista. Given this, it is suggested that this study can become operational in the monitoring centers of the state of Roraima, as a tool to support planning actions in the period of floods and droughts.
Keywords: Inundações
Hidrologia
Secas - Amazônia
Desastres
metadata.dc.subject.areadeconcentracao: MINIMIZAÇÃO DE RISCOS E MITIGAÇÃO DE DESASTRES NATURAIS NA AMAZÔNIA
metadata.dc.subject.linhadepesquisa: AMEAÇAS NATURAIS NO AMBIENTE AMAZÔNICO
metadata.dc.subject.cnpq: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::GEOCIENCIAS
metadata.dc.publisher.country: Brasil
Publisher: Universidade Federal do Pará
metadata.dc.publisher.initials: UFPA
metadata.dc.publisher.department: Instituto de Geociências
metadata.dc.publisher.program: Programa de Pós-Graduação em Gestão de Riscos e Desastres Naturais na Amazônia
metadata.dc.rights: Acesso Aberto
metadata.dc.source: 1 CD ROM
Appears in Collections:Dissertações em Gestão de Riscos e Desastres Naturais na Amazônia (Mestrado) - PPGGRD/IG

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