mapeamento de áreas de inundação em três municípios ... · 500 1000 1500 2000 tempo de retorno...

Mapeamento de áreas de inundação em três municípios localizados na bacia do rio Itajaí

Gustavo Andrei SpeckhannOrientador: Prof. Dr. Pedro Luiz Borges ChaffeCoorientador : Prof. Dr. Roberto Fabris Goerl

INTRODUÇÃO

2

JUSTIFICATIVA

Estima-se que as inundações resultaram 597.522 pessoas afetadas no período 1991-2012 em Santa Catarina. Sendo que ocorreram 38 mortes e 175.130 desalojados.

O mapeamento de áreas susceptíveis pode ser utilizado:

– Análise de áreas de risco dos municípios;

– Identificação de boas áreas para urbanização;

Inundações Blumenau 2008

INTRODUÇÃO

3

JUSTIFICATIVA

Tipos de modelo aplicados no mapeamento de inundações:

Hidrológico e Hidráulico

Aspectos positivos:

Precisão na qualidade do mapeamento Programas com interface amigável

HEC-HMS HEC-RAS

Aspectos negativos:

o Necessidade de muitos dadoso Cálculo computacional pesado

INTRODUÇÃO

4

Análise de série histórica

Utilização de Modelos Digitais de

Terreno

Aspectos positivos

Disponibilidade de MDT de alta qualidade. Baixo gasto computacional. Disponibilidade de dados fluviométricos. Aplicável em grandes áreas.

101

102

0

1000

2000

3000

4000

5000

6000

7000

Tempo de Retorno (anos)

Va

zã

o (

m³/s)

Normal

Log-Normal

Log-Pearson3

Gumbel

Dados observados

+

Aspectos negativos

o Resultado condicionado a qualidade do MDTo Ausência de dados em bacias menores

INTRODUÇÃO

5

O objetivo deste trabalho foi testar uma metodologia para mapeamento das áreas de inundação dos municípios de Blumenau, Gaspar e Ilhota

OBJETIVO

Cálculo de tempo de retorno

INTRODUÇÃO

6

(c) (d)101

102

0

1000

2000

3000

4000

5000

6000

7000


Va

zã

o (

m³/

s)

Normal

Log-Normal

Log-Pearson3

Gumbel

Dados observados

OBJETIVOS ESPECÍFICOS


1 - Análise dos eventos de cheia que atingem os municípios

1940 1950 1960 1970 1980 1990 2000

1000

2000

3000

4000

5000

6000

7000

Tempo (anos)

Vazão (

m³/

s)

INTRODUÇÃO

7

2 - Utilizar uma metodologia Jackknife para avaliar a robustez das distribuições escolhidas;


(c) (d)101

102

0

1000

2000

3000

4000

5000

6000

7000


Va

zão

(m

³/s)

Normal

Log-Normal

Log-Pearson3

Gumbel

Dados observados


INTRODUÇÃO

8

3 - Elaborar mapas de susceptibilidade à inundação para os municípios de Blumenau, Gaspar e Ilhota.


101

102

0

1000

2000

3000

4000

5000

6000

7000


Va

zão

(m

³/s)

Normal

Log-Normal

Log-Pearson3

Gumbel

Dados observados

Escolha da frequência

Mapeia a cota


Materiais e Métodos

MATERIAIS E MÉTODOS

10

ÁREA DE ESTUDO

Bacia do Rio Itajaí

Legenda

Hidrografia

Municípios escolhidos

Estações fluviométricas

Ü0 10 20 30 405

km

Blumenau

Gaspar

Ilhota

Características dos municípios escolhidos

- Histórico de inundações que afetam os 3 municípios

- Todos desenvolveram-se ás margens do rio Itajai

- Municípios conectados em série

Blumenau 65 1939-2005

Gaspar 58 1927-1966 e 1985-2006

Ilhota 18 1989-2006

Estação Quantidade de dados Período de anos Tipo de dado

Vazão

Cota

Vazão


11

ANÁLISE PRELIMINAR DOS DADOS DE COTA E VAZÃO

0 0.5 1 1.5 2

x 104

0

2000

4000

6000

8000

Vazão (

m³/

s)

Tempo(dias)

1940 1950 1960 1970 1980 1990 2000

1000

2000

3000

4000

5000

6000

7000

Tempo (anos)

Vazão (

m³/

s)

0 200 400 600 8000

1000

2000

3000

4000

5000

6000

7000

Tempo (meses)

Vaz

ão(m

³/s)

mínima

media

máxima

Dados obtidos da ANA

Verificação dos dados de máxima, média e mínima mensal

Avaliação de possíveis resultados extremosAno 1983

Separação em máximas anuais


12

Normal – 2 parâmetros ( média e desvio padrão)

� � =1

2�� −1

2

� − �

�

�

LogNormal – 2 parâmetros (média e desvio padrão)

� � =1

� 2�� −1

2

ln(�) − �

�

�

�� > 0

Gumbel– 2 parâmetros ( média e desvio padrão)

� � =1

�� −

� − �

�− �� −

� − �

�

�

LogPearson tipo 3– 3 parâmetros (média, desvio padrão e assimetria)

�� = � � ln � − � ��exp −� ln � − �

Γ α

DISTRIBUIÇÕES DE EXTREMO


13

PROCEDIMENTO JACKKNIFE

0 5 10 15 200.93

0.94

0.95

0.96

0.97

0.98

0.99

1

Repetições

Coeficie

nte

de c

orr

ela

ção

Normal

Log-Normal

Log-Pearson3

Gumbel

A utilização de Jackknife auxilia em 2 aspectos:

- Cálculo do Erro Padrão e Bias- Identificação de falsos positivos


14

IMPLEMENTAÇÃO DE ROTINAS NO MATLAB®

Cálculo das distribuições de extremo– Análise preliminar dos dados

– Normal, Log Normal, Gumbel e Log Pearson tipo 3

Procedimento do Jackknife.– Cálculo de Erro Padrão e Bias


15

COLETA DE DADOS EM CAMPO

1983

Pontos registrados com GPS: RN das réguas das estações utilizadas. Marcar os pontos e o nível das inundações mais severas. Primeiros pontos à inundar.


16

HAND – HEIGHT ABOVE NEAREST DRAINAGEO HAND reclassifica o modelo digital de terreno (MDT), levando em consideração a diferença de elevação do terreno e da rede de drenagem mais próxima.

Preenchimento de falhas no MDT

(sinks e pits)

SRTM/NASA – SCPixel de 30x30m

+

Resultados e Discussão

RESULTADOS

18

DISTRIBUIÇÕES

100

101

102

103

400

600

800

1000

1200

1400

1600


Cota

(cm

)

Normal

Log-Normal

Log-Pearson3

Gumbel

Dados observados

100

101

102

103

0

500

1000

1500

2000


Cota

(cm

)

Normal

Log-Normal

Log-Pearson3

Gumbel

Dados observados

101

102

0

1000

2000

3000

4000

5000

6000

7000


Va

zã

o (

m³/s)

Normal

Log-Normal

Log-Pearson3

Gumbel

Dados observados

101

102

0

1000

2000

3000

4000

5000


Vazão (

m³/

s)

Normal

Log-Normal

Log-Pearson3

Gumbel

Dados observados

Blumenau

Gaspar 1 Gaspar 2

Ilhota

RESULTADOS

19

DESEMPENHO DAS DISTRIBUIÇÕES

0.93

0.94

0.95

0.96

0.97

0.98

0.99

Normal Log Normal Log Pearson 3 Gumbel

Coeficie

nte

de c

orr

ela

ção

0.965

0.97

0.975

0.98

0.985

0.99

0.995


Coeficie

nte

de c

orr

ela

ção

0.88

0.9

0.92

0.94

0.96


Coeficie

nte

de c

orr

ela

ção

0.93

0.94

0.95

0.96

0.97

0.98

0.99


Coeficie

nte

de c

orr

ela

ção

(a) (b)

(c) (d)

• Ao aplicar Jackknife , as distribuições utilizadas apresentaram resultados com baixa oscilação.

• Em geral, os valores de Erro Padrão e Bias permaneceram próximos de 2%.

Blumenau Ilhota Gaspar 1 Gaspar 2

Gumbel 0.97 0.97 0.97 0.94

Log-Normal 0.97 0.97 0.98 0.93

Normal 0.93 0.94 0.99 0.96

Log-Pearson 3 0.97 0.97 0.99 0.95

DistribuiçãoCidade

RESULTADOS

20

101

102

0

1000

2000

3000

4000

5000


Vazão (

m³/

s)

Normal

Log-Normal

Log-Pearson3

Gumbel

Dados observados

ESCOLHA DE FREQUÊNCIA PARA MAPEAMENTO

100

101

102

103

400

600

800

1000

1200

1400

1600


Cota

(cm

)

Normal

Log-Normal

Log-Pearson3

Gumbel

Dados observados

100

101

102

103

0

500

1000

1500

2000


Cota

(cm

)

Normal

Log-Normal

Log-Pearson3

Gumbel

Dados observados

101

102

0

1000

2000

3000

4000

5000

6000

7000


Va

zã

o (

m³/s)

Normal

Log-Normal

Log-Pearson3

Gumbel

Dados observados Susceptibilidade

à inundação

Tempo de

retorno (anos)

Cor

representativa

Alto < 5

Médio 5 > x < 25

Baixo > 25

RESULTADOS

21

MAPAS DE SUSCEPTIBILIDADE A INUNDAÇÃO

!.!.!.!.

!.!.!.!.!.!.!.!.!.!.

%,

680000

680000

685000

685000

690000

690000

695000

695000

700000

700000

705000

705000

710000

710000

700

2000

700

2000

70090

00

70090

00

70

16000

70

16000

7023

000

7023

000

703000

0

703000

0

703700

0

703700

0

Susceptibilidade a Inundação

%, Estação Fluviométrica

!. Pontos coletados em campo

Alta - Tr < 5 anos

Média - 5 > Tr > 25 anos

Baixa - Tr > 25 anos

0 3 6 9 121.5km

¯

!.!.!.!. !.!.!.!.!.!.

!.!.!.!.!.!.!.!.

%,

%,

%,

695000

695000

700000

700000

705000

705000

710000

710000

715000

715000

70

090

00

70

090

00

70

160

00

70

160

00

702

3000

702

3000

703

000

0

703

000

0

70

370

00

70

370

00




Alta - Tr < 5 anos



0 2 4 6 81km

¯

!.!.!.!. !.!.!.!.!.!.

!.!.!.!.!.!.!.!.

!.!.!.!.!.!.!.!.

%,

%,

700000

700000

705000

705000

710000

710000

715000

715000

720000

720000

70

160

00

70

160

00

7023

000

7023

000

7030

000

7030

000

7037

000

7037

000




Alta - Tr < 5 anos



0 2 4 6 81km

¯

RESULTADOS

22

!.!.!.!.

!.!.!.!.!.!.!.!.!.!.

!.!.!.!.!.!.!.!.

!.!.!.!.!.!.!.!.

%,

Susceptibilidade a inundação



Alta - Tr < 5 anos



0 4 8 12 162km

¯

MAPAS DE SUSCEPTIBILIDADE A INUNDAÇÃO

101

102

0

1000

2000

3000

4000

5000

6000

7000


Va

zã

o (

m³/

s)

Normal

Log-Normal

Log-Pearson3

Gumbel

Dados observados

1983

101

102

0

1000

2000

3000

4000

5000


Vazão (

m³/

s)

Normal

Log-Normal

Log-Pearson3

Gumbel

Dados observados

100

101

102

103

400

600

800

1000

1200

1400

1600


Cota

(cm

)

Normal

Log-Normal

Log-Pearson3

Gumbel

Dados observados

Conclusões e Recomendações

RESULTADOS

24

As distribuições de extremo apresentaram valores de coeficiente de correlação próximos de 1.

CONCLUSÕES

OE1 - Análise dos eventos de cheia que atingem os municípios

Os valores de Bias e Erro Padrão foram baixos (4% a 7%).

OE2 - Utilizar uma metodologia Jackknife para avaliar a robustez das distribuições escolhidas

RESULTADOS

25

Modelo aparentemente robusto para produção de mapas de susceptibilidade a inundação.

CONCLUSÕES

OE3 - Elaborar mapas de susceptibilidade à inundação para os municípios de Blumenau, Gaspar e Ilhota.

RESULTADOS

26

Variar o tempo de retorno adotado na classificação da susceptibilidade de modo a testar e comparar a diferença no mapa.

Aplicar HAND utilizando Modelo Digital de Terreno de melhor qualidade.

Fazer uma análise da Bacia como um todo e comparar com o resultado para cada município.

RECOMENDAÇÕES

Muito obrigado!

RESULTADOS

28

REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS

HIRSCH, R. M; HELSEL, D.R.; COHN, T.A.; GILROY, E.J.. Statistical analysis of hydrologic data: Hydrology and Chance. In: MAIDMENT, David R. (Org.). Handbook of hydrology. 20. ed. United States Of America: R. R. Donnelley & Sons Company, 1992. Cap. 17.1, p. 17.1.

MCCUEN. R. H. Modeling hydrologic change: statistical methods. Department of Civil and Environmental Engineering University of Maryland, College Park – MD, 450p. 1941.

NAGHETTINI, M.; PINTO, É. J. de A.. Hidrologia In: Serviço Geológico do Brasil. Variáveis aleatórias contínuas: Distribuições e aplicações: Distribuição Normal. Belo Horizonte: CPRM, 2007. Cap. 5, p. 127.

RENARD, B.; KOCHANEK, K.; LANG, M.; GARAVAGLIA, F.; PAQUET, E.; NEPPEL, L.; NAJIB, K..; CARREAU, J.; AUBERT, Y.; BORCHI, F.; SOUBEYROUX, J.M.; JOURDAIN, S.; VEYSSEIRE, J.-M.; SAUQUET, S.; CIPRIANI, T.; AUFFRAY, A.; Data-based comparison of frequency analysis methods: A general framework. Water Resources Research, Vol. 49, p. 1-19, 2013

mapeamento de áreas de inundação em três municípios ... · 500 1000 1500 2000 tempo de retorno...

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