Navegando por Autor "PESSOA, Francisco Carlos Lira"
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Tese Acesso aberto (Open Access) Desenvolvimento de metodologia para regionalização de curvas de permanência de vazões na Amazônia legal(Universidade Federal do Pará, 2015-03-30) PESSOA, Francisco Carlos Lira; BLANCO, Claudio José Cavalcante; http://lattes.cnpq.br/8319326553139808A ausência ou a insuficiência de dados fluviométricos de séries longas e confiáveis, devido a fatores físicos e/ou econômicos, é um dos principais desafios enfrentados em estudos hidrológicos. Com o intuito de contornar esse problema, na presente Tese, foi proposto a aplicação do método de regionalização de curvas de permanência de vazões. Nesse contexto, a hipótese principal foi dividir a região da Amazônia Legal em regiões homogêneas, definidas pelos métodos de análise de agrupamento hierárquico de Ward e difuso Fuzzy C-Means, e para cada uma, formular modelos regionais de curvas de permanência de vazões. Para os dois métodos de análise de agrupamento, a distância euclidiana foi usada como medida de similaridade, e as variáveis explicativas da vazão (área de drenagem, precipitação anual média, comprimento e desnível do rio), foram usadas como dados de entrada. Foram obtidas 4 regiões homogêneas por intermédio do método de Ward e 14 regiões por Fuzzy C-Means. Curvas de permanência foram construídas para cada uma das 214 estações fluviométricas distribuídas em suas respectivas regiões, e calibradas em função de 6 modelos matemáticos (linear, potência, exponencial, logarítmico, quadrático e cúbico). Para cada região homogênea formada pelos métodos de análise de agrupamento, foi formulado um modelo regional de curvas de permanência de vazões, utilizando-se análise de regressão múltipla, relacionando os parâmetros do melhor modelo matemático calibrado com as características físicas (área de drenagem, comprimento e desnível do rio) e climática (precipitação anual média) das bacias. Os modelos regionais obtidos foram validados por meio do método “Jack-Knife cross validation”. Os índices de desempenho encontrados - valores de NASH ≥ 0,75 em mais 62% dos casos, situando-se na faixa de desempenho de aceitável a bom - permitiram concluir que o método Fuzzy C-Means foi o mais indicado para a formação de regiões hidrologicamente homogêneas de vazão. Os modelos regionais desenvolvidos para cada uma das regiões formadas, apresentam-se como uma boa alternativa na modelagem de curvas de permanência de vazão para médias e pequenas bacias sem dados de vazão na região da Amazônia Legal.Artigo de Periódico Acesso aberto (Open Access) Regionalização de curvas de permanência de vazão de regiões hidrográficas do estado do Pará(2012-12) COSTA, Andréia Silva; CARIELLO, Brunna Lucena; BLANCO, Claudio José Cavalcante; PESSOA, Francisco Carlos LiraO presente artigo aborda a regionalização de curvas de permanência de vazões para os rios das regiões hidrográficas da Calha Norte e do Xingu no Estado do Pará. Os modelos tiveram como base de dados 25 estações fluviométricas localizadas nas referidas regiões. As curvas de permanência foram calibradas utilizando-se 5 modelos matemáticos de regressão (potência, exponencial, logarítmico, quadrático e cúbico). O modelo cúbico foi o que se ajustou melhor aos dados observados das estações da Calha Norte. Já para a região do Xingu, foi o modelo exponencial, que melhor se ajustou. Modelos de regionalização foram estabelecidos, usando-se a técnica de regressão múltipla. A variação espacial dos parâmetros dos modelos, foi explicada em termos de área de drenagem, precipitação média anual, comprimento e desnível do rio. Os modelos foram validados através de duas bacias-alvo de cada região, obtendo resultados satisfatórios pelos ajustes gráficos das vazões simuladas e observadas. Matematicamente, o bom ajuste foi representado pelos erros quadráticos relativos médios percentuais e coeficientes de Nash-Sutcliffe calculados para o modelo cúbico (Calha Norte) e exponencial (Xingu). O bom desempenho dos modelos, os credencia na estimativa das curvas de permanência de vazões das regiões de estudo.
