Modelagem hidrológica para extremos de inundações e secas para o município de Boa Vista em Roraima.

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.