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UNIVERSIDADE FEDERAL DO PARANÁ SETOR DE CIÊNCIAS DA TERRA
DEPARTAMENTO DE GEOGRAFIA
MARCELO NG WEI BAN HUNG
DINÂMICA ESPACIAL E TEMPORAL DA UMIDADE NO SOLO E NA VEGETAÇÃO
POR MEIO DE MODELAGEM HIDROGEOMORFOLÓGICA E SENSORIAMENTO
REMOTO NA BACIA HIDROGRÁFICA DO RIO CORREDEIRAS - SC
CURITIBA 2016
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MARCELO NG WEI BAN HUNG
DINÂMICA ESPACIAL E TEMPORAL DA UMIDADE NO SOLO E NA VEGETAÇÃO
POR MEIO DE MODELAGEM HIDROGEOMORFOLÓGICA E SENSORIAMENTO
REMOTO NA BACIA HIDROGRÁFICA DO RIO CORREDEIRAS - SC
Monografia apresentada à disciplina Trabalho de Conclusão de Curso - Bacharelado em Geografia, como requisito parcial à conclusão do Curso de Geografia, Setor de Ciências da Terra, Universidade Federal do Paraná.
Orientador: Prof. Dr. Irani dos Santos.
CURITIBA 2016
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“O rio atinge seus objetivos porque aprendeu
a contornar obstáculos”.
Lao Tsé
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AGRADECIMENTOS
Inicialmente agradeço aos meus pais, Li e Ng, bem como a minha irmã, Camila,
que sempre me apoiaram em todos os momentos da minha vida. Muito obrigado por
tudo!
Ao meu orientador e amigo Irani dos Santos, por me orientar nesta jornada
científica durante quase 3 anos de iniciação científica e mais de 1 ano e meio de
estágio, além de sempre acreditar no meu trabalho, incentivar e abrir novas portas e
oportunidades.
Aos amigos que a Geografia me deu, em especial: Gabriela Goudard, Carlos
Wroblewski, José Guilherme Oliveira, Luciano Luz, Marcos Eduardo Modesto.
Destaco os grandes momentos durante as aulas, campos e eventos, compartilhando
conhecimento, alegria e sofrimento.
Ao Laboratório de Hidrogeomorfologia (LHG) e toda sua equipe, pela
convivência desde 2014, no qual a aprendizagem e troca de experiências foi
fundamental para minha formação acadêmica. Em especial, ao Cesar Siefert, por me
ajudar e orientar desde o início da iniciação científica até hoje.
A todos os professores do Departamento de Geografia da Universidade Federal
do Paraná, que de alguma forma contribuíram para a minha formação como geógrafo.
Em especial, aos professores e amigos: Irani dos Santos e Leonardo José Cordeiro
Santos.
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RESUMO
A descrição dos padrões da umidade do solo e da vegetação é de fundamental importância para estudos em bacias hidrográficas devido ao seu papel ambiental relacionado a processos biológicos, ecológicos, hidrológicos, atmosféricos e pedológicos. As áreas saturadas (AS) são determinadas áreas da bacia hidrográfica que possuem dinâmica espacial e temporal, atuando como fontes primárias de escoamento superficial. Destaca-se a importância dessas áreas como indicadores para o estudo dos processos hidrológicos no que se refere aos mecanismos de geração de escoamentos, e deste modo, constituem-se como uma variável na descrição do funcionamento de bacias hidrográficas. Os modelos como o TOPMODEL que trabalham com processos de precipitação-vazão apresentam grande capacidade de representar a dinâmica espacial e temporal da água e das AS em bacias hidrográficas. Este modelo é conceitual, determinístico e de base física que leva em conta o processo de área variável de afluência (AVA) aplicado a formação de escoamento superficial por saturação. Por outro lado, com a utilização de imagens de sensoriamento remoto torna-se possível analisar a variabilidade espaço-temporal da umidade da vegetação na paisagem. O objetivo deste trabalho foi analisar a dinâmica espaço-temporal da umidade na bacia hidrográfica do rio Corredeiras, por meio do índice de umidade Tasseled Cap Wetness (TCW) e através de modelagem hidrogeomorfológica. Os resultados obtidos pelo TOPMODEL foram a vazão simulada, a distribuição espacial das AS no tempo e a probabilidade de saturação. A vazão simulada pelo TOPMODEL demonstrou boa correlação com a vazão observada (coeficiente de eficiência de 0,7), enquanto que as AS variaram de 8,6% a 22% da área total da bacia, demonstrando que este modelo é adequado para simular a dinâmica espacial das AS ao longo do tempo. Os resultados obtidos permitem concluir que as AS mínimas correspondem às áreas contíguas aos rios perenes, enquanto que as AS máximas formaram uma rede de drenagem intermitente localizadas em áreas preferencialmente planas, com grandes áreas de contribuição de escoamento e comprimentos de rampa a montante, contribuindo para os canais da bacia. Por outro lado, o TCW apresentou limitações devido a influência da vegetação extremamente densa da área de estudo, que impossibilitou o índice em detectar a umidade presente no solo, apresentando em sua grande maioria, áreas com maior cobertura vegetal como as zonas mais úmidas. Com a utilização do índice de umidade TCW e a modelagem das AS, conclui-se que a bacia do rio Corredeiras possui um alto potencial de armazenamento de água, tanto pela dinâmica das AS e AVA que geram escoamento superficial, como pela água presente na própria vegetação. Palavras-chave: Mecanismos de Geração de Escoamento, Áreas Saturadas, Áreas Variável de Afluência, Modelagem Hidrogeomorfológica, TOPMODEL, Umidade no Solo e na Vegetação, Sensoriamento Remoto.
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ABSTRACT
The description of soil and vegetation moisture patterns is of fundamental importance for watersheds studies due to their environmental role related to biological, ecological, hydrological, atmospheric and pedological processes. Saturated areas are certain watershed areas that have spatial and temporal dynamics, acting as primary sources of surface runoff. The importance of these areas as indicators for the study of hydrological processes is related to runoff generation mechanisms, and thus, they constitute as a variable in the description of the operation of watersheds. Models such as TOPMODEL that work with rainfall-runoff processes have a great capacity to represent the spatial and temporal water dynamics and saturated areas in watersheds. This model is conceptual, deterministic and of physical base that takes into account the process of variable source area applied to the formation of surface runoff by saturation. On the other hand, using remote sensing images it is possible to analyze the spatial-temporal variability of the vegetation moisture in the landscape. The objective of this work was analyze the spatial-temporal dynamics of moisture in the Corredeiras river watershed, through the Tasseled Cap Wetness (TCW) moisture index and through hydrogeomorphological modeling. The results obtained by TOPMODEL were the simulated flow, the spatial distribution of the saturated areas in time and the saturation probability. The flow simulated by TOPMODEL was very close to the observed flow (0.7 coefficient of efficiency), while saturated areas varied from 8.6% to 22% of the total area of the basin, demonstrating that this model is adequate to simulate the spatial dynamics of saturated areas over time. The results obtained allow us to conclude that the minimum saturated areas correspond to the contiguous areas to the perennial rivers, while the maximum saturated areas formed an intermittent drainage network located preferentially in flat areas, with large areas of contribution of flow and upstream ramp lengths, contributing to the basin’s channels. Still, TCW presented limitations due to the influence of the extremely dense vegetation of the study area, which made it impossible to detect the moisture present in the soil, presenting, in the vast majority, areas with greater vegetation cover like the most humid zones. With the use of TCW moisture index and the saturated areas modeling, it is concluded that the Corredeiras watershed has a high potential for water storage, both by the dynamics of saturated areas and variable source area that generate surface runoff, and by the water present in the vegetation itself. Key-words: Runoff Generation Mechanisms, Saturated Areas, Variable Source Area, Hydrogeomorphological Modeling, TOPMODEL, Soil and Vegetation Moisture, Remote Sensing.
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LISTA DE FIGURAS
Figura 1: Componentes do ciclo hidrológico.............................................................. 20
Figura 2: Divisão do perfil de solo em zona não saturada e zona saturada. ............. 23
Figura 3: (a) Escoamento subsuperficial; (b) escoamento superficial por saturação e
escoamento de retorno durante um evento de precipitação. .............................. 24
Figura 4: Evolução da AVA no processo de geração do escoamento direto durante um
evento chuva. ..................................................................................................... 25
Figura 5: Diagrama do modelo empírico AVA proposto por Hewlett e Hibbert (1967),
indicando a fonte das áreas geradoras de escoamento direto, em uma bacia
florestada, com um tipo de solo uniforme. .......................................................... 26
Figura 6: Variação temporal das AHS de acordo com a probabilidade de saturação.
............................................................................................................................ 29
Figura 7: Diagrama conceitual para localização de AHS na paisagem. .................... 29
Figura 8: Representação da área hidrologicamente sensível (AHS) e área crítica de
afluência (ACA). .................................................................................................. 31
Figura 9: Diagrama esquemático da interação entre teoria, monitoramento e
modelagem. ........................................................................................................ 34
Figura 10: Diagrama conceitual dos processos considerados pelo TOPMODEL. ..... 37
Figura 11: Reservatório e processos no TOPMODEL: (A) condição não saturada e (B)
condição saturada. ............................................................................................. 38
Figura 12: Balanço hídrico de um segmento de encosta hipotético de uma bacia
hidrográfica no TOPMODEL. .............................................................................. 38
Figura 13: IT médio e Déficit local de armazenamento. ............................................ 42
Figura 14: Balanço da estrutura de armazenamento do solo no TOPMODEL. ......... 43
Figura 15: Localização da bacia hidrográfica do rio Corredeiras. .............................. 52
Figura 16: Litologia da bacia do rio Corredeiras. ....................................................... 54
Figura 17: Declividade da bacia do rio Corredeiras. .................................................. 55
Figura 18: Classes de Solos da bacia do rio Corredeiras. ........................................ 57
Figura 19: Estrato superior de cobertura vegetal composta por Araucária Angustifolia
(A), submatas heterogêneas (B) e reflorestamento de pinus (C) da bacia do rio
Corredeiras. ........................................................................................................ 58
Figura 20: Exemplo de nascente com o sentido contrário (A) e exemplo corrigido (B).
O quadrado preto indica a direção que o rio percorre; os quadrados verdes
representam o segmento do rio. ......................................................................... 59
Figura 21: Exemplos de pontos cotados com valores de elevação não compatíveis
com as curvas de nível local (preto) e pontos cotados com elevação correta
(vermelho). .......................................................................................................... 59
Figura 22: Exemplo de vetorização das classes de Floresta Ombrófila Mista (verde
escuro), áreas de Campo (verde claro) e áreas de Cultivo (marrom) da bacia do
rio Corredeiras. ................................................................................................... 60
Figura 23: Principais canais de drenagem representados na cor verde, onde “a” é o
cálculo da direção do fluxo com oito direções e “b” é o cálculo da direção do fluxo
com direções infinitas. ........................................................................................ 62
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Figura 24: Estação fluviosedimentométrica do rio Corredeiras. ................................ 63
Figura 25: Estação meteorológica do rio Feio. .......................................................... 63
Figura 26: Classes de Uso da Terra (A) e NDVI (B) da bacia do rio Corredeiras para o
ano de 2014. ....................................................................................................... 67
Figura 27: Ocorrência de erosão em uma estrada não pavimentada (A) e presença de
voçorocas (B) em meio ao reflorestamento de pinus na bacia do rio Corredeiras.
............................................................................................................................ 68
Figura 28: Índice Topográfico (A) e SAGA Wetness Index (B) da bacia do rio
Corredeiras. ........................................................................................................ 71
Figura 29: Zoom da porção norte da bacia do rio Corredeiras comparando a
Declividade (A), Hipsometria (B), IT (C) e SWI (D) com as curvas de nível. ...... 73
Figura 30: Áreas Saturadas Máximas e Mínimas e Probabilidade de Saturação da
bacia do rio Corredeiras. ..................................................................................... 79
Figura 31: Áreas Saturadas Máximas e Mínimas, Probabilidade de Saturação e
classes de uso da terra da bacia do rio Corredeiras. .......................................... 82
Figura 32: Áreas Saturadas Máximas e Mínimas, Probabilidade de Saturação e pontos
de validação da bacia do rio Corredeiras. ........................................................... 86
Figura 33: TCW da bacia do rio Corredeiras para 29/10/14 (A), 29/08/15 (B), 20/01/16
(C) e 30/04/16 (D). .............................................................................................. 88
Figura 34: Exemplo de reflexão múltipla da radiação eletromagnética entre camadas
de folhas. ............................................................................................................ 90
Figura 35: Vertentes no Parque Nacional Serra do Gandarela, Minas Gerais. ......... 90
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LISTA DE GRÁFICOS
Gráfico 1: Precipitação média anual entre 1977 a 2008 do município de Rio Negrinho.
............................................................................................................................ 53
Gráfico 2: Precipitação média mensal entre 1977 a 2008 do município de Rio
Negrinho. ............................................................................................................ 53
Gráfico 3: Dados de vazão observada e precipitação para o período simulado. ...... 62
Gráfico 4: IT e SWI em frequência e acumulado. ...................................................... 70
Gráfico 5: Precipitação e vazão observada e simulada. ........................................... 76
Gráfico 6: Vazão Observada e Simulada acumuladas no tempo em relação à linha de
tendência. ........................................................................................................... 76
Gráfico 7: Dinâmica das AS em relação à vazão observada. ................................... 77
Gráfico 8: Porcentagem de áreas saturadas no tempo. ............................................ 78
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LISTA DE TABELAS
Tabela 1: Bandas espectrais do satélite LANDSAT 8. .............................................. 64
Tabela 2: Coeficientes do TCW para as bandas Landsat 8. ..................................... 65
Tabela 3: Classes de uso da terra da bacia do rio Corredeiras................................. 66
Tabela 4: Períodos simulados e os parâmetros calibrados no TOPMODEL. ............ 74
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LISTA DE SIMBOLOS E ABREVIATURAS
Símbolo Descrição Unidade
Δθ1 Porosidade efetiva no perfil do solo m³/m³
Δθ2
Diferença entre a umidade do solo nas condições de
capacidade de campo (θcc) e ponto de murcha permanente
(θpmp)
m³/m³
A Área da encosta que drena até a seção considerada m²
a Área específica de contribuição a montante do pixel, razão
de A e c (= índice geomorfológico) m²
a' Área da célula m²
ac'i Área acumulada à montante do pixel m²
ACA Áreas Críticas de Afluência m²
𝐴𝐿 Fator de escala aditivo para a banda
Acm Área de contribuição modificada m²
Acmax Área de contribuição máxima m²
𝐴𝜌 Fator de escala aditivo para a banda
AHS Áreas Hidrologicamente Sensíveis
AS Áreas Saturadas m²
AVA Área Variável de Afluência
c Coeficiente multiplicador para a banda
C Comprimento de contorno definido pela resolução do MDT m
ChVel Velocidade de propagação do escoamento no canal m/hora
cl Comprimento do contorno do pixel m
COE Coeficiente de eficiência da qualidade das simulações Adimensional
D Espessura do solo m
Ep Evapotranspiração potencial m/s
F Parâmetro que governa a taxa de diminuição de K na
Profundidade m-1
f(u) Função relacionada com o vento Adimensional
Ii Distância do i-ésimo segmento de escoamento com
declividade igual a tanβ m
L𝜆 Radiância espectral registrada no sensor
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K Condutividade Hidráulica m/s
K(z) Condutividade Hidráulica Saturada na profundidade z m/s
K0 Condutividade Hidráulica na superfície m/s
Ks Condutividade hidráulica saturada m/s
IT Índice topográfico Adimensional
ln(T0) Logaritmo natural de transmissividade do solo saturado m²/hora
m Função da transmissivade exponencial m
𝑀𝐿 Fator de escala multiplicativo para a banda na equação de
radiância espectral
𝑀𝜌 Fator de escala multiplicativo para a banda na equação de
reflectância espectral
NDVI Normalized Difference Vegetation Index (Índice de
Vegetação por Diferença Normalizada)
NN Número de segmentos entre o ponto n e a exutória Unidade
nsat Número de dias em que o pixel encontra-se saturado Dia
ntt Quantidade total de dias considerado no período simulado Dia
p Precipitação m
ρλ' Reflectância espectral planetária do topo da atmosfera
Psat Probabilidade de saturação do perfil do solo %
Qcal Níveis de Cinza
qb Escoamento subsuperficial na zona saturada m/s
Escoamento subsuperficial médio m/s
qof Escoamento superficial por saturação m/s
qr Escoamento de retorno m/s
qs Escoamento superficial m/s
q Escoamento total no exutório m/s
qv Escoamento subsuperficial vertical na zona não saturada m/s
qv Escoamento de percolação m/s
r Precipitação (= precipitação externa) mm
R Porção de precipitação que infiltra no solo mm
R Precipitação incidente sobre determinada célula mm
S Déficit de armazenamento no perfil de solo mm
Déficit de armazenamento médio para a bacia mm
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Si Déficit de armazenamento da drenagem por gravidade mm
SrInit Déficit de armazenamento inicial na zona das raízes m
Srmax Armazenamento máximo de água na zona das raízes m
SRZ Reservatório da zona de raízes expresso em déficit mm
SUZ Reservatório da zona não saturada mm
Szr Déficit de armazenamento na zona das raízes m
SWI SAGA Wetness Index Adimensional
T Transmissividade do solo m²/s
TCW Tasseled Cap Wetness
T0 Transmissividade lateral do solo saturado m²/s
tanβ Tangente da declividade local m/m
tc Tempo para que uma determinada área contribua para o
exutório da bacia h
z Profundidade da superfície freática, medida positivamente
a partir da superfície m
Zi Profundidade do perfil de solo m
zi Profundidade da lâmina de água m
Zzr Profundidade efetiva na zona das raízes m
β Declividade do pixel °
η Porosidade do solo m³/m³
θs Umidade do solo saturado m³/m³
λ Valor médio de IT para a bacia Adimensional
ξ Parâmetro que representa o gradiente hidráulico vertical
Efetivo Adimensional
φ Porosidade do solo m³/m³
φ0 Profundidade da franja capilar m
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SUMÁRIO
1. INTRODUÇÃO ...................................................................................................... 16
2. OBJETIVOS .......................................................................................................... 18
2.1 OBJETIVO GERAL .......................................................................................... 18
2.2 OBJETIVOS ESPECÍFICOS ............................................................................ 18
3. REVISÃO BIBLIOGRÁFICA ................................................................................. 19
3.1 BACIAS HIDROGRÁFICAS ............................................................................. 19
3.2 MECANISMOS DE GERAÇÃO DE ESCOAMENTO, ÁREAS SATURADAS E
ÁREA VARIÁVEL DE AFLUÊNCIA ........................................................................ 21
3.3 ÁREAS HIDROLOGICAMENTE SENSÍVEIS E ÁREAS CRÍTICAS DE
AFLUÊNCIA ........................................................................................................... 27
3.4 MODELAGEM HIDROGEOMORFOLÓGICA................................................... 32
3.5 MODELO TOPMODEL (TOPOGRAPHY-BASED HYDROLOGICAL MODEL):
TEORIA E EQUACIONAMENTO ........................................................................... 35
3.6 ÍNDICE TOPOGRÁFICO E SAGA WETNESS INDEX ..................................... 45
3.7 SENSORIAMENTO REMOTO E OS ÍNDICES DE UMIDADE DO SOLO E DA
VEGETAÇÃO ......................................................................................................... 46
4. MATERIAIS E MÉTODOS .................................................................................... 51
4.1 CARACTERIZAÇÃO DA ÁREA DE ESTUDO.................................................. 51
4.2 ORGANIZAÇÃO E CORREÇÃO DOS ERROS EXISTENTES NA BASE
CARTOGRÁFICA................................................................................................... 58
4.3 USO DA TERRA .............................................................................................. 59
4.4 ÍNDICE TOPOGRÁFICO E SAGA WETNESS INDEX ..................................... 60
4.5 DADOS DE ENTRADA DO MODELO TOPMODEL ........................................ 62
4.6 SENSORIAMENTO REMOTO E OS ÍNDICES DE UMIDADE DO SOLO E DA
VEGETAÇÃO ......................................................................................................... 64
5. RESULTADOS E DISCUSSÕES .......................................................................... 66
5.1 USO DA TERRA E NDVI ................................................................................. 66
5.2 ÍNDICE TOPOGRÁFICO E SAGA WETNESS INDEX ..................................... 69
5.3 MODELO TOPMODEL: DINÂMICA DAS ÁREAS SATURADAS, ÁREA
VARIÁVEL DE AFLUÊNCIA E PROBABILIDADE DE SATURAÇÃO .................... 74
5.3.1 CALIBRAÇÃO DO MODELO TOPMODEL ................................................ 74
5.3.2 DINÂMICA DAS ÁREAS SATURADAS, ÁREA VARIÁVEL DE AFLUÊNCIA
E PROBABILIDADE DE SATURAÇÃO .............................................................. 76
5.3.3 VALIDAÇÃO DA DISTRIBUIÇÃO ESPACIAL DAS ÁREAS SATURADAS
........................................................................................................................... .84
5.4 TRANSFORMAÇÃO TASSELED CAP WETNESS .......................................... 87
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6. CONSIDERAÇÕES FINAIS .................................................................................. 91
REFERÊNCIAS ......................................................................................................... 93
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1. INTRODUÇÃO
No planejamento ambiental direcionado à conservação dos recursos naturais,
são levados em consideração diversos aspectos hidrológicos que envolvem o
conhecimento da estrutura biofísica da bacia hidrográfica e as mudanças no uso da
terra e seus impactos no ambiente. Dentre os principais fatores que modificam
intensamente as distribuições espaciais e temporais dos recursos hídricos, à ação
humana sem um planejamento adequado se destaca, pois modifica e prejudica os
sistemas naturais.
Assim, torna-se necessário um zoneamento ambiental com base em
conhecimentos técnicos relacionados aos processos naturais que atuam na bacia
hidrográfica, o que ressalta a importância de estudos em bacias hidrográficas para um
manejo adequado de seus recursos naturais. Existem diversas técnicas de
modelagem computacional para estabelecer tal zoneamento ambiental. Modelos mais
específicos que abordam processos como precipitação e vazão, são capazes de
representar conceitualmente a dinâmica da água em bacias hidrográficas,
necessitando de um conhecimento detalhado do ciclo hidrológico.
Em uma bacia hidrográfica ocorrem diversos processos hidro-bio-geoquímicos
no solo, na vegetação e na água, sendo que esses processos estão associados entre
si e também ao ciclo hidrológico. Neste contexto, destaca-se a importância das áreas
úmidas que são ecossistemas frágeis, de alta complexidade ecológica e são
fundamentais para a estabilidade ambiental e a manutenção da biodiversidade. As
áreas úmidas geralmente localizam-se em relevos planos com elevados níveis de
saturação hídrica do solo por períodos prolongados. Essa situação gera uma maior
capacidade de fixação do carbono no solo, resultando em uma alta capacidade de
retenção de íons, além de colaborar na regularização da vazão dos rios. Conforme a
Lei Florestal Brasileira, as áreas úmidas correspondem às superfícies cobertas
periodicamente por água, com a presença original de florestas ou vegetação
adaptadas à inundação (BRASIL, 2012).
A partir do conceito apresentado sobre as áreas úmidas, as áreas saturadas
(AS) são determinadas áreas da bacia hidrográfica que possuem dinâmica espacial e
temporal, atuando como fontes primárias de escoamento superficial. Destaca-se a
importância dessas áreas como indicadores para o estudo dos processos hidrológicos
no que se refere aos mecanismos de geração de escoamentos, e deste modo,
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constituem-se como uma variável na descrição do funcionamento de bacias
hidrográficas. Neste sentido, as AS estão relacionadas à saturação do perfil do solo e
concomitantemente ao escoamento superficial por saturação, isto é, são processos
hidrológicos e fazem parte do conceito de áreas úmidas. Neste contexto, a descrição
dos padrões da umidade do solo e da vegetação é de fundamental importância para
estudos em bacias hidrográficas devido ao seu papel ambiental relacionado a
processos biológicos, ecológicos, hidrológicos, atmosféricos e pedológicos.
Para a simulação dos processos hidrológicos na área de estudo, foi utilizado o
modelo hidrogeomorfológico TOPMODEL (BEVEN & KIRKBY, 1979). Este modelo é
conceitual, determinístico e de base física que leva em conta o processo de área
variável de afluência (AVA) aplicado à formação de escoamento superficial por
saturação. Além disso, o modelo é capaz de simular a dinâmica da água através das
características do solo e do relevo de uma determinada bacia hidrográfica e fornece
como resultado, além da vazão simulada do rio, a distribuição espacial da umidade no
sistema, ou seja, as AS e áreas secas ao longo do tempo. A partir disso, é possível
estimar a probabilidade de saturação hídrica da bacia hidrográfica.
Por outro lado, na análise da dinâmica da umidade na vegetação foram
utilizadas técnicas de sensoriamento remoto, no qual foi possível determinar índices
de vegetação para avaliar a variabilidade espaço-temporal da umidade na vegetação.
Atualmente as técnicas mais utilizadas para o mapeamento dessas áreas são o
Modified Normalized Difference Water Index (MNDWI) e o Tasseled Cap Wetness
(TCW), que proporcionam o realce das feições úmidas a partir de uma equação
aritmética de duas ou mais bandas das imagens de satélite. Além disso, foi gerado o
Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) também através do sensoriamento
remoto, com o objetivo de analisar o estado da vegetação do uso da terra de 2014.
Neste sentido, o presente trabalho visa simular e avaliar a dinâmica espaço-
temporal da umidade na bacia do rio Corredeiras por meio da modelagem
hidrogeomorfológica em escala horária e sensoriamento remoto. A partir desses
fatores, será possível fazer uma avaliação da relação entre o uso da terra e os
processos hidrogeomorfológicos que ocorrem na área de estudo. A bacia hidrográfica
do rio Corredeiras possui uma área total de 117 km² e localiza-se no município de Rio
Negrinho, região norte do estado de Santa Catarina e apresenta cobertura vegetal de
pastagem, reflorestamento de pinus taeda, mata nativa (Floresta Ombrófila Mista),
áreas de campo e outros usos de menor proporção.
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2. OBJETIVOS
2.1 OBJETIVO GERAL
Analisar a dinâmica espaço-temporal da umidade do solo e da vegetação na
bacia do rio Corredeiras - SC, por meio de modelagem hidrogeomorfológica e
sensoriamento remoto.
2.2 OBJETIVOS ESPECÍFICOS
- Elaborar o mapa de uso da terra e NDVI da bacia rio Corredeiras;
- Gerar e analisar índices de umidade baseados na topografia (IT e o SWI) para a
bacia;
- Calibrar e validar o modelo hidrogeomorfológico TOPMODEL para a bacia;
- Delimitar a distribuição espacial e temporal das áreas saturadas para a bacia;
- Calcular a probabilidade de saturação da bacia;
- Validar a distribuição espacial das áreas saturadas em campo;
- Aplicar o índice de umidade TCW para a bacia;
- Comparar os resultados do TOPMODEL com os resultados do TCW.
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3. REVISÃO BIBLIOGRÁFICA
3.1 BACIAS HIDROGRÁFICAS
No Brasil, a bacia hidrográfica é definida de acordo com a Lei Federal Nº
9433/97, como a unidade territorial para implantação da Política Nacional de Recursos
Hídricos e a atuação do Sistema Nacional de Gerenciamento de Recursos Hídricos.
Deste modo, estudos em bacias hidrográficas são importantes tanto para o
conhecimento científico, quanto para o planejamento ambiental.
Conforme Pires et al., (2002), o conceito de bacia hidrográfica abrange um
conjunto de terras drenadas por um rio principal e seus afluentes, representando a
unidade mais apropriada para o estudo qualitativo e quantitativo dos recursos hídricos,
dos fluxos de sedimentos e nutrientes. A partir disso, os estudos em bacias
hidrográficas podem orientar o planejamento e gestão dos recursos naturais com a
finalidade de direcionar soluções para os problemas relacionados aos recursos
hídricos, mitigação de inundações, gerenciamento da irrigação, controle da
navegação e o abastecimento público e industrial (PIRES et al., 2002).
Segundo Collischonn & Dornelles (2013), define-se como bacia hidrográfica a
área de captação natural dos fluxos de água gerados a partir da precipitação no qual
ocorre a convergência dos escoamentos para o exutório da bacia. Além disso, a bacia
hidrográfica é considerada como um sistema físico com a entrada de água através da
precipitação, e saída de água através do escoamento (superficial e subsuperficial),
infiltração e evapotranspiração, transformando essa entrada concentrada no tempo
em uma saída relativamente distribuída no tempo. Além disso, parte da água
precipitada permanece temporariamente dentro da bacia, sendo armazenada no perfil
do solo, dependendo das taxas de infiltração do mesmo (TUCCI, 2009).
A quantidade de entrada e saída de água nesse sistema varia devido às
características físicas da bacia hidrográfica, sendo elas: as características do relevo,
da geologia, dos solos, do uso da terra (SILVA, 2012) e do clima. Todos esses fatores
estão relacionados entre si e acarretam em alterações na paisagem e
consequentemente, influenciam no ciclo hidrológico de uma bacia hidrográfica.
Neste sentido, a bacia hidrográfica é formada por um conjunto de canais
fluviais confinados por um conjunto de terras topograficamente drenadas, que
constituem uma rede de drenagem composta por diversos afluentes e um rio principal.
20
Essa rede de drenagem pode transportar materiais e partículas de sedimentos e de
poluentes das áreas mais elevadas para as porções mais baixas da bacia.
Deste modo, a precipitação que cai sobre as vertentes infiltra-se no solo até
este ficar saturado, instante em que começam a decrescer as taxas de infiltração e a
surgir crescentes escoamentos superficiais caso a precipitação continue. A água que
compõem as vertentes possui como destino a rede de drenagem que a transporta
para a seção de saída da bacia. Assim, as características físicas das vertentes e a
rede de drenagem não são totalmente compreendidas quando separadas, pois estão
continuamente em interação e causam mudanças na paisagem (SANTOS, 2001).
Ainda segundo Santos (2001), a modelagem de processos como a
transformação da precipitação em vazão necessita do conhecimento detalhado dos
processos que compõem o ciclo hidrológico (Figura 1), no qual existe uma inter-
relação entre esses processos. Os principais processos do ciclo hidrológico são: a
precipitação, interceptação, evapotranspiração, infiltração, percolação, vazão,
armazenamento e escoamento da água no solo e na superfície, no qual cada um
possui seus subprocessos integrados.
Figura 1: Componentes do ciclo hidrológico.
Fonte: Chorley, (1978).
Segundo Collischonn & Dornelles (2013), a energia radiada pelo sol resulta
no aquecimento do ar, do solo e das águas superficiais, sendo responsável pela
21
evaporação dessas águas superficiais e pela evapotranspiração da água no solo
através das plantas. A partir disso, o vapor d’água é transportado através do ar e pode
sofrer o processo de condensação formando nuvens, sendo que, em condições
específicas, o vapor do ar condensado pode gerar precipitações que devem voltar à
superfície terrestre novamente. Um dos destinos da água precipitada é através da
infiltração no solo até começar a saturar o perfil do mesmo, podendo alterar o nível
freático, abastecer os aquíferos e gerar escoamentos subterrâneos.
Com a necessidade de preservar e gerenciar os recursos hídricos para o uso
humano e os avanços dos estudos científicos, foram desenvolvidas diversas
abordagens com o objetivo de analisar as condições ambientais em bacias
hidrográficas avaliando suas características hidrológicas e geomorfológicas. A partir
disso, foi possível utilizar a análise da paisagem baseada na ocorrência dos estudos
dos processos hidrogeomorfológicos, no qual para o tema central deste trabalho,
destaca-se os estudos dos mecanismos de geração de escoamento, áreas saturadas
e áreas variáveis de afluência.
3.2 MECANISMOS DE GERAÇÃO DE ESCOAMENTO, ÁREAS SATURADAS E
ÁREA VARIÁVEL DE AFLUÊNCIA
Segundo Bonell (2005), as características da superfície do solo determinam o
processo de infiltração e o movimento da água através do solo, sendo mecanismos
extremamente complexos. Conforme Siefert (2012), isso se deve à relação intrínseca
entre cinco fatores que determinam a forma com que a água se comporta na
paisagem, sendo elas: o clima, o solo, a geologia, a vegetação e a geomorfologia. A
partir da relação e da variabilidade espaço-temporal desses fatores, a dinâmica da
umidade do solo, evapotranspiração e a geração de escoamento são determinados.
Neste sentido, destaca-se o relevo como agente condicionador dos mecanismos de
geração de escoamento, ou seja, a topografia possui um papel importante na
movimentação da água na paisagem.
Horton na década de 30 foi o primeiro pesquisador a propor um modelo
clássico de hidrologia de encostas através da teoria de infiltração-escoamento, e
assim, iniciando a fase da hidrologia moderna. Essa teoria trabalha com a ideia de
que o escoamento direto era produzido pelo escoamento superficial toda vez que a
intensidade da precipitação ultrapassar a capacidade de infiltração do solo, além de
22
que toda água da chuva que infiltrar no terreno abastece o aquífero raso, e
posteriormente deixa a bacia na forma de escoamento de base (CHORLEY, 1978).
Acreditava-se a partir dessa teoria hortoniana, que a precipitação ao atingir a
superfície do solo, tinha dois destinos: a primeira parte atingida seria os cursos d’água
através do escoamento superficial, enquanto que a outra parte se infiltrava no solo e
escoava pela matriz do mesmo até atingir o curso d’água mais próximo ou retornava
ao ar através da evaporação (SILVA, 2012). Deste modo, “toda a área da bacia que
atingisse a capacidade máxima de infiltração de água no solo contribuiria para o
escoamento superficial, através da formação de uma lâmina d’água sobre a superfície
do solo” (SILVA, 2012, p. 25).
No entanto, este modelo de Horton funciona para bacias em regiões
semiáridas com solos rasos, de baixa infiltração e com pouca cobertura vegetal, sendo
assim, inadequado para quantificar o escoamento direto em bacias de clima úmido,
com grande quantidade de cobertura vegetal e solos permeáveis (DUNNE & BLACK,
1970). A principal crítica sobre os conceitos dos estudos de Horton consiste-se na
precipitação que não infiltra no solo, pois não houve preocupações no que se refere
aos mecanismos que determinam a infiltração da água no solo, como uma análise da
variação da capacidade de infiltração através da umidade inicial do solo (HIBBERT &
TROENDLE, 1987).
Como esse processo predominante de escoamento superficial, proposto por
Horton não era observado em campo, na década de 60, Hewlett e Hibbert buscaram
estudar a complexidade dos processos de geração de escoamento direto em
microbacias. A partir desses estudos, Hewlett & Hibbert (1967), mostraram que o
escoamento direto é gerado pelo escoamento subsuperfical, e propuseram um modelo
empírico no qual a água da chuva infiltra no perfil do solo e faz com que a umidade
antecedente percole verticalmente para as camadas inferiores, e lateralmente
dependendo da declividade da superfície.
Segundo Rennó & Soares (2003), do ponto de vista hidrológico, o perfil de
solo pode ser dividido em duas zonas: a zona não saturada, que se localiza entre a
superfície do solo até o nível freático; e a zona saturada, que se localiza abaixo da
não saturada (Figura 2). Quando o nível freático atingir o nível da superfície do solo,
significa que todo o perfil está saturado, e assim, surgem as áreas que contribuem
diretamente para o escoamento superficial, isto é, a água da chuva é transportada
totalmente pelo escoamento superficial sem infiltrar no solo.
23
Figura 2: Divisão do perfil de solo em zona não saturada e zona saturada.
Fonte: Collischonn & Dornelles (2013).
O escoamento superficial em uma bacia hidrográfica pode ser gerado
principalmente por dois mecanismos: por exceder a capacidade de infiltração
(escoamento superficial hortoniano), e por saturação (escoamento dunniano).
O escoamento por exceder a capacidade de infiltração é considerado
dominante em sistemas no qual os perfis do solo foram bastante modificados
principalmente pela ação do homem como em bacias agrícolas, em regiões áridas e
semiáridas onde existe pouca vegetação, e em áreas urbanas onde a superfície do
solo é pouco permeável devido a presença de asfalto, estruturas de concreto e
qualquer outro tipo de construção que tenha modificado o solo natural.
Já o escoamento por saturação (Figura 3) acontece normalmente em regiões
úmidas com vegetação densa e em determinadas condições topográficas como em
declives côncavos com fundos de vale planos, que favorecem o posicionamento do
nível freático mais próximo da superfície (HORNBERGER et al., 1998; SANTOS,
2001). Neste mecanismo de escoamento, a água infiltra-se no solo e altera a posição
do nível freático, podendo fazer com que este último chegue ao mesmo nível da
superfície, e assim, atingindo a saturação em toda extensão vertical. Neste sentido, o
escoamento por saturação é produzido pela precipitação direta sobre as áreas
saturadas e pela contribuição subterrânea resultante do afloramento da superfície
freática (escoamento de retorno) (SANTOS, 2001).
Além disso, este processo depende das características topográficas, da
precipitação e da umidade inicial do solo, que influenciam diretamente na expansão e
na contração das áreas saturadas e na rede de drenagem da bacia hidrográfica. Deste
24
modo, na década de 60, alguns autores propuseram o conceito de área variável de
afluência (AVA) (TSUKAMOTO, 1963; HEWLETT & HIBBERT, 1963; 1967) e o
escoamento subsuperficial passou a ser reconhecido como um dos processos mais
importantes na geração do escoamento.
Figura 3: (a) Escoamento subsuperficial; (b) escoamento superficial por saturação e escoamento de
retorno durante um evento de precipitação. Fonte: Santos, (2001).
De acordo com Siefert (2012), a AVA é um processo frequente em áreas onde
o escoamento superficial por saturação é dominante, levando em consideração que
as áreas saturadas possuem dinâmica espacial e temporal (expandem-se e contraem-
se de forma sazonal), além de atuarem como fontes primárias do escoamento
superficial na bacia hidrográfica. Portanto, o escoamento por excesso de saturação é
importante em bacias de tamanho médio, no qual a proporção de áreas planas ao
longo dos rios é maior, pois geralmente o gradiente topográfico médio decresce se a
área da bacia aumentar (SANTOS, 2001).
Segundo Zakia (1998), o conceito de AVA surgiu no contexto onde foi
constatado que em bacias hidrográficas com grande cobertura vegetal, o escoamento
direto não é produzido ao longo de toda a superfície da bacia, ou seja, é influenciado
por uma área de origem dinâmica no qual sofre expansões e contrações, que
geralmente ocupam uma pequena fração (em média 10%) da área total da bacia,
podendo variar de 1% a 50%, dependendo de fatores como a quantidade e
intensidade da precipitação que atinge a região.
Durante um evento de precipitação, nos trechos superiores da encosta, a
água da chuva tende principalmente a infiltrar e escoar até o canal mais próximo por
meio do escoamento subsuperficial. Caso a precipitação persista, essas áreas tendem
25
a se expandir, devido a expansão da rede de drenagem e ao mesmo tempo, as AS e
as áreas de solo raso também começam a gerar escoamento direto (SANTOS, 2009).
A Figura 4 demonstra a dinâmica do processo de AVA, relacionando as AS
com os diferentes tempos do hidrograma. Observa-se em t0 a rede de drenagem
perene de uma bacia hidrográfica hipotética, sendo que com o início da precipitação,
as regiões mais próximas às cabeceiras de drenagem começam a atingir o estado de
saturação do solo (t1). Posteriormente em t2, nota-se a formação de canais
intermitentes em áreas contíguas aos canais perenes, principalmente em áreas de
planície. Já no momento do pico do hidrograma (t3), a bacia atinge o estado de
saturação máxima gerando uma nova rede de drenagem a partir do escoamento
superficial resultante das AS.
Com base nisso, em um relevo com pouca declividade e próximo de cursos
d’águas onde há o acumulo de água, o escoamento subsuperficial poderá exceder a
capacidade de transmissividade do solo até que o nível freático chegue ao mesmo
nível da superfície (SILVA, 2012), deixando o perfil do solo inteiramente saturado. As
consequências desses fatos são o aumento da largura do canal e a formação de
canais intermitentes, fazendo com que ocorra a expansão da área que contribui
diretamente para o escoamento superficial (Figuras 4 e 5). Segundo Santos (2001),
essas áreas podem produzir escoamento superficial mesmo quando a intensidade da
precipitação é inferior à capacidade de infiltração média da bacia.
Figura 4: Evolução da AVA no processo de geração do escoamento direto durante um evento chuva.
Fonte: Chorley, (1978).
26
Figura 5: Diagrama do modelo empírico AVA proposto por Hewlett e Hibbert (1967), indicando a
fonte das áreas geradoras de escoamento direto, em uma bacia florestada, com um tipo de solo
uniforme.
Fonte: Hewlett e Hibbert (1967).
Ademais, a saturação dessas áreas depende da umidade antecedente que
ficou retida nos poros do solo, no qual posteriormente é deslocada durante um evento
de precipitação para as cotas mais baixas da superfície do solo (SILVA, 2012). Tais
fatores “esclarecem como, em um dado evento, ocorre o aumento da vazão sem que
ocorra escoamento superficial proporcional ao escoamento direto” (SILVA, 2012, p.
27). Neste sentido, a diferença entre as AS e AVA, se dá pela conectividade entre as
AS no qual gera o processo de AVA.
O estudo de Tsukamoto (1963), demonstra que com o aumento da umidade
no perfil do solo ocorre o processo de saturação do mesmo, pois as áreas com maior
déficit inicial de umidade atingem o estado de saturação mais lentamente que as com
menor déficit de umidade. Desta forma, a variação espacial do déficit de umidade do
solo determina a dinâmica temporal das AS e a partir disso, considera-se que a ideia
de “representação da propensão de saturação do solo em função do déficit de
armazenamento (TSUKAMOTO, 1963) serviu posteriormente como um dos pilares
para a construção dos conceitos do índice topográfico (BEVEN & KIRKBY, 1979) ”
(SIEFERT, 2012, p. 26).
Neste contexto, no processo de AVA, a dinâmica da saturação do solo é
determinada pela dinâmica do nível freático e a expansão das AVAs está diretamente
27
relacionada à extensão das AS próximas aos rios perenes em direção aos canais de
drenagem intermitentes, que são consequentes dos processos gerados a partir da
precipitação, e deste modo, pode-se afirmar que o conceito das AVAs integram a
extensão espacial na produção de escoamento superficial (HEWLETT & HIBBERT,
1967; SIEFERT, 2012).
De acordo com Lima & Zakia (2009), as AVAs caracterizam-se pelos padrões
espaciais dos canais de drenagem, localizando-se principalmente em três porções da
bacia hidrográfica, tais como: (a) nas zonas de solos saturados que margeiam os rios
perenes e suas cabeceiras, no qual expandem-se durante os eventos de precipitação
e contraem-se quando a chuva cessar (zonas ripárias); (b) nas concavidades do
relevo onde convergem as linhas de fluxos dos escoamentos (como as concavidades
das cabeceiras que também fazem parte da zona ripária) e; (c) nas áreas de solos
rasos que possuem baixa capacidade de infiltração.
Cabe ressaltar que existem áreas que naturalmente são propensas a gerar
escoamento superficial durante períodos chuvosos, devido às características naturais
da paisagem (condições climáticas, geológicas, pedológicas e geomorfológicas) que
favorecem a saturação hídrica do solo, sendo que essas áreas podem ser
classificadas como áreas hidrologicamente sensíveis (AHS) (SILVA, 2012). Contudo,
deve-se levar em consideração a geração de escoamento superficial decorrente de
ações antrópicas resultantes de manejos inadequados do solo, que acarretam em
respostas hidrológicas torrenciais, e consequentemente, na redução da infiltração da
água no solo, ocasionado por processos de compactação e/ou degradação da
superfície do solo ou de sua estrutura, culminando em processos erosivos, perdas de
solo e nutrientes (SILVA, 2012).
3.3 ÁREAS HIDROLOGICAMENTE SENSÍVEIS E ÁREAS CRÍTICAS DE
AFLUÊNCIA
Nos estudos de Qiu (2003; 2009), Agnew et al., (2006), Walter et al., (2009),
é proposto a utilização das AS como indicadores para a delimitação de áreas de
preservação permanente (APP) em bacias hidrográficas. Já no Brasil, destacam-se
estudos das AVAs, zonas ripárias e delimitação das APP através de modelagem
hidrológica (ZAKIA, 1998; SANTOS, 2001; SIEFERT & SANTOS, 2010).
Neste sentido, torna-se importante a relação da delimitação das APP e a
problemática do transporte de sedimentos e poluentes através de processos de
28
escoamento superficial, uma vez que os escoamentos superficiais também são fontes
primárias de transporte de poluentes e sedimentos em direção aos canais de
drenagem e rios perenes, necessitando de uma análise conjunta entre a preservação
dos corpos hídricos e os mecanismos de geração de escoamento (SIEFERT, 2012).
No contexto das preocupações em relação a qualidade e disponibilidade dos
recursos hídricos e do solo através dos estudos de escoamento superficial, transporte
de sedimentos e poluentes, destacam-se as propostas de áreas hidrologicamente
sensíveis (AHS) (WALTER et al., 2000) e áreas críticas de afluência (ACA) (GBUREK
& SHARPLEY, 1998), sendo que ambos os conceitos são extensões do processo de
AVA e deste modo, devem ser compreendidos como um conjunto, uma vez que
possuem objetivos semelhantes.
Para compreender o conceito de AHS em bacias hidrográficas, primeiramente
é necessário o entendimento dos mecanismos de geração de escoamento superficial
via AVA que estão diretamente ligados às características físicas da paisagem como a
topografia, a umidade inicial do solo e a intensidade e duração da precipitação, uma
vez que o conceito de AHS trata-se de uma forma de avaliação e prevenção
principalmente de impactos negativos na qualidade dos recursos hídricos através da
análise da probabilidade de saturação do solo e dos riscos de poluição e
assoreamento dos corpos d’água (AGNEW et al., 2006, SIEFERT, 2012).
Segundo Walter et al., (2000) e Agnew et al., (2006), as AHS, são áreas com
a maior probabilidade de atingir o estado de saturação hídrica do solo e produzir
escoamento superficial através do processo de AVA em bacias hidrográficas, que
consequentemente resulta em uma maior sensibilidade ambiental dessas áreas em
relação ao transporte e filtragem de contaminantes (nutrientes, pesticidas, poluentes
químicos, entre outros) e sedimentos.
Por se tratar de um conceito que é uma extensão do processo de AVA, as
AHS também apresentam dinâmica temporal e espacial, isto é, variam no tempo em
função das condições sazonais de precipitação e umidade antecedente (Figura 6). A
definição das AHS necessita da delimitação do limite de sensibilidade hidrológica que
divide a probabilidade de saturação da bacia hidrográfica em duas classes, separando
as AHS das demais áreas da bacia.
Ainda não existe uma definição fixa deste limite de sensibilidade hidrológica.
No estudo de Walter et al., (2000), utilizando modelagem hidrológica, este limite foi
definido como sendo de 30% da probabilidade de saturação da bacia hidrográfica, ou
29
seja, áreas com a probabilidade de saturação maiores ou iguais a esse limite
correspondem às AHS. Entretanto, Siefert (2012), em seu trabalho na bacia
hidrográfica do rio Pequeno – PR, utilizando o modelo hidrológico TOPMODEL, definiu
como 90% de probabilidade de saturação como o limite de sensibilidade hidrológica,
que corresponderam com as áreas de ocorrência de vegetação higrófila.
Figura 6: Variação temporal das AHS de acordo com a probabilidade de saturação.
Fonte: Silva (2012).
Neste sentido, as AHS constituem-se como um conceito hidrogeomorfológico,
pois existe uma relação intrínseca entre os processos hidrológicos e as características
pedológicas e geomorfológicas da paisagem (SIEFERT, 2012) (Figura 7). Deste
modo, esta interação gera padrões espaciais conforme o regime hidrológico presente
na bacia hidrográfica e determina a localização das AHS, portanto, também
contribuem no potencial de transporte de sedimentos, poluentes e nutrientes (LU et
al., 2007).
Figura 7: Diagrama conceitual para localização de AHS na paisagem.
Fonte: Siefert (2012).
Conforme Silva (2012), este conceito busca relacionar os conceitos físicos de
geração de escoamento superficial, propostos na década de 60 (AVA) com as atuais
preocupações em relação à avaliação dos riscos à qualidade da água, principalmente
as originadas através de fontes de poluição difusa. Deste modo, as AHS que se
30
localizam em áreas com contribuição potencial de poluentes, como áreas de solo
exposto e áreas de uso agrícolas, podem ser consideradas ACA.
Nos estudos de Johnes & Heathwaite (1997) e Heathwaite et al., (2000), o
processo de AVA também é relacionado ao conceito de ACA, cujo o objetivo é
subsidiar o manejo adequado do solo para tentar diminuir o escoamento superficial,
uma vez que as ACA estão ligadas à dinâmica hidrológica, condições climáticas,
topografia, relevo e o uso da terra. Logo, visando a problemática das AHS juntamente
com as áreas fontes de poluição, faz-se necessário apropriar as ações de manejo de
áreas agropecuárias com as variações temporais de saturação do solo, cujo objetivo
principal é minimizar os impactos decorrentes do carreamento de partículas (SILVA,
2012).
Neste sentido, conforme Qiu (2009), as ACA são parcelas das AHS no qual
destaca-se o uso inadequado do solo juntamente com suas características naturais,
como altas concentrações de sedimentos e nutrientes resultantes de atividades
agrícolas somadas a uma alta probabilidade de escoamento superficial. Deste modo,
considera-se a ACA, a parcela da AHS no qual as práticas de uso da terra são
diretamente nas AS e assim, podendo ocorrer a degradação da qualidade dos
recursos hídricos através da emissão de poluentes e sedimentos.
Deste modo, para a compreensão dos conceitos de ACA e AHS (Figura 8),
destaca-se a importância de que o transporte de sedimentos e poluentes é
influenciado principalmente por fatores hidrológicos e topográficos (SIEFERT, 2012).
Neste sentido, as ACA devem ser evitadas na paisagem, pois podem intensificar o
escoamento superficial e concomitantemente à adição de contaminantes nos canais
de drenagem, o que ressalta a importância do alto grau de potencialidade de geração
de escoamento e contaminação das AHS. Desta maneira, destaca-se a possibilidade
de utilizar as AHS como suporte na delimitação das APP (SIEFERT, 2012).
31
Figura 8: Representação da área hidrologicamente sensível (AHS) e área crítica de afluência (ACA).
Fonte: Drewes & Qiu, (2011).
Portanto, realizar o manejo adequado do solo e dos recursos hídricos levando
em consideração a dinâmica espacial e temporal das AHS e ACA, é de fundamental
importância no controle de transporte de sedimentos e de poluentes em direção aos
corpos de água em bacias hidrográficas (GORSEVSKI et al., 2008).
Entretanto, observando os estudos que trabalharam com estes dois conceitos,
nota-se que os autores ainda não conseguiram chegar a um consenso de uma
metodologia para o enquadramento de uma área como sendo AHS e ACA, sendo que
diversas metodologias utilizando modelos hidrogeomorfológicos e índices têm sido
testados e propostos com diferentes resultados, cujo objetivo é delimitar as áreas com
maior probabilidade de saturação hídrica, de gerar escoamento superficial e de
transporte de sedimentos e poluentes em direção aos canais de drenagem e rios
perenes de bacias hidrográficas (p.ex. HEATHWAITE et al., 2000; PIONKE et al.,
2000; WALTER et al., 2000; AGNEW et al., 2006; DAVIES et al., 2006; SRINIVASAN
& McDOWELL, 2007; McDOWELL & SRINIVASAN, 2009; DREWES & QIU, 2011;
SIEFERT, 2012; SILVA, 2012).
Deste modo, destaca-se a importância do estudo da umidade do solo e de
métodos para definir a delimitação das AS, AVAs, AHS e ACA, como a utilização de
modelos hidrogeomorfológicos, com o objetivo de possibilitar o manejo adequado
32
dessas áreas sensíveis que são propensas a gerar escoamento superficial, na
tentativa de mitigar os processos de poluição dos recursos naturais.
3.4 MODELAGEM HIDROGEOMORFOLÓGICA
Segundo Tucci (2005), modelo é a representação de algum objeto ou sistema,
enquanto que a modelagem é a representação de objetos e sistemas através de um
conjunto de equações matemáticas com parâmetros e variáveis. Deste modo,
utilizando a modelagem é possível representar, entender e simular as características
de uma bacia hidrográfica (TUCCI, 2005). De acordo com Silva & Kobiyama (2007, p.
2), “a modelagem matemática constitui uma importante ferramenta para o
gerenciamento dos recursos hídricos e estudos geográficos de bacias hidrográficas”.
Neste sentido, o modelo é uma simplificação da realidade e seleciona os
principais atributos de um sistema (físico, biológico, econômico ou social) para
representá-la. Deste modo, um modelo computacional utiliza variáveis mensuráveis
com dados numéricos e relações matemáticas para produzir resultados quantitativos
e qualitativos. Os modelos podem ser: diagnósticos, no qual permitem a reprodução
atual de fenômenos; prognósticos que permitem a previsão de fenômenos; ou os dois
ao mesmo tempo.
As vantagens de se utilizar os modelos computacionais são: o baixo custo,
rápida obtenção dos resultados, permite a simulação de experimentos inviáveis na
prática, facilita a previsão dos fenômenos e processos naturais. Ressalta-se que a
modelagem não substitui o monitoramento, pelo contrário, ambas as metodologias
são complementares e efetuadas geralmente em paralelo, uma vez que os dados de
monitoramentos são muitas vezes utilizados na calibração e validação dos modelos.
Além disso, os modelos podem ser utilizados para testar hipóteses ou teorias
em diferentes cenários, e assim tornam-se uma importante ferramenta metodológica
em estudos de sistemas naturais. Cabe ressaltar que só foi possível a criação dos
modelos de sistemas ambientais a partir do monitoramento dos processos naturais,
uma vez que o modelo só pode ser concebido após diversas análises dos dados
monitorados, isto é, o monitoramento apresenta o fenômeno e o modelo sistematiza
sua estrutura e seu estudo.
De acordo com Rennó & Soares (2008), os modelos possuem como objetivo
caracterizar e definir um fenômeno dentro de um sistema onde está inserido, e assim,
33
formar suposições sobre as respostas e interações de vários componentes, utilizando
equações e procedimentos em um programa de simulação adequado para
determinado tipo de análise, sendo necessário realizar a validação do modelo, e deste
modo é possível esclarecer hipóteses e avaliar possíveis eventos.
Neste contexto, a modelagem matemática é uma importante ferramenta para
a análise ambiental, pois compreender a paisagem e todas as suas interações é
extremamente complexo, uma vez que é necessário entender as relações entre suas
variáveis e processos. Neste sentido, a modelagem tenta simular os fenômenos
naturais da paisagem transformando essas interações em relações matemáticas
quantitativas com o objetivo de simular os processos que ocorrem na paisagem e
representa-los em um ambiente digital.
Segundo Christofoletti (1999), a ciência geográfica utiliza as seguintes
categorias de modelos para representar os fenômenos naturais da paisagem:
a) Modelos matemáticos: geralmente são apresentados na forma de equações
matemáticas;
b) Modelos de sistemas ou esquemas lógicos: buscam representar a estrutura do
sistema e identificar os elementos, fluxos e retroalimentações;
c) Modelos preditivos: são construídos como matrizes de relação entre os
elementos de um sistema espacial;
d) Modelos gráficos: constituem a estrutura de um espaço ou campo geográfico.
Os modelos matemáticos hidrológicos podem ser distribuídos e fisicamente
baseados, tendo a capacidade de representar a dinâmica da água e a relação
intrínseca dos processos hidrológicos em bacias hidrográficas. A modelagem de
processos hidrológicos e geomorfológicos pode ser compreendida e utilizada em
estudos de cunho hidrogeomorfológico “quando embasada na tríade conhecimento do
processo – monitoramento – modelagem” (SIEFERT, 2012, p. 47), conforme
demonstra a figura a seguir.
34
Figura 9: Diagrama esquemático da interação entre teoria, monitoramento e modelagem.
Fonte: Grayson & Blöschl (2000).
De acordo com Sidle & Onda (2004), o termo hidrogeomorfologia refere-se à
ciência interdisciplinar que estuda as relações entre processos hidrológicos e
geomorfológicos, cujo o objetivo principal é o estudo dos processos
hidrogeomorfológicos, sendo que esses processos fazem parte da evolução da
paisagem e indicam a correlação entre as características topográficas do relevo e os
processos hidrológicos, como os mecanismos de geração de escoamentos, AS e
AVA.
A partir disso, pode-se afirmar que a modelagem de processos
hidrogeomorfológicos é empregada objetivando a geração de novas informações
fundamentada em dados existentes que são monitorados e levantados em campo
(SIEFERT, 2012). Segundo Santos (2009), para uma melhor compreensão desses
processos é necessário o monitoramento dos mesmos de forma progressiva, até que
a construção de um modelo seja possível.
Por exemplo, como já citado anteriormente, o reconhecimento do escoamento
subsuperficial como um dos processos mais importantes na geração de escoamentos,
só foi possível a partir dos estudos dos processos de saturação do solo e AVA na
década de 60, possibilitando assim, a criação de modelos hidrogeomorfológicos que
representam esses processos de forma mais próxima da realidade. Desta forma,
foram desenvolvidos modelos hidrogeomorfológicos semidistribuídos e fisicamente
baseados que trabalham com o processo de precipitação-vazão e AVA. Neste sentido,
destaca-se o trabalho de Beven & Kirkby (1979), na construção do modelo
TOPMODEL no qual constitui-se como um modelo de previsão de base física e simula
a dinâmica das AVAs e o escoamento superficial por saturação.
35
3.5 MODELO TOPMODEL (TOPOGRAPHY-BASED HYDROLOGICAL MODEL):
TEORIA E EQUACIONAMENTO
O TOPMODEL (Topography-based hydrological model) foi inicialmente
desenvolvido pelo professor Mike Kirkby na Escola de Geografia da Universidade de
Leeds, que faz parte do Conselho de Pesquisa de Ambiente Natural do Reino Unido
em 1974. Este modelo constitui-se como um modelo hidrogeomorfológico e leva em
conta o processo de AVA aplicado à formação de escoamento superficial por
saturação, com destaque na dinâmica das áreas de contribuição superficiais e
subsuperficiais. Para a simulação, o modelo necessita de dados espaciais e séries
temporais de dados climatológicos e hidrológicos.
O modelo possui como parâmetro distribuído as características topográficas
da área de estudo, enquanto que os demais dados (precipitação, evapotranspiração
e vazão) são concentrados para toda a bacia. Deste modo, o escoamento superficial
é dependente da quantidade de AS na bacia, sendo que esta última pode variar a
cada intervalo de simulação. A dinâmica e distribuição da bacia hidrográfica é
simulada através de dois principais parâmetros: o índice topográfico (IT) e o déficit de
armazenamento que demonstra a quantidade de água disponível no solo para cada
pixel do IT (SILVA & KOBIYAMA, 2007).
O TOPMODEL é um modelo determinístico, semidistrubuído e fisicamente
baseado, que simula a dinâmica da água em uma bacia hidrográfica e delimita as AS
e a AVA ao longo do tempo. Este modelo se baseia na ideia de que a topografia exerce
um controle dominante sobre o escoamento que se propaga em bacias hidrográficas,
uma vez que o fator topográfico apresenta alta sensibilidade nos resultados
modelados (BEVEN & KIRKBY, 1979), e utiliza como princípio a conservação de
massas para diferentes reservatórios, ou seja, a taxa de fluxo de entrada menos a
taxa de fluxo de saída é igual a taxa de variação de armazenamento de água nos
reservatórios da bacia (SANTOS, 2001).
A conservação de massas também pode ser utilizada para determinar o
balanço hídrico no reservatório e a propagação da água na bacia (HORNBERGER et
al., 1998; SANTOS, 2001). A partir disso, identifica-se que os dois principais
componentes do TOPMODEL são a representação do balanço hídrico no solo e a
propagação do escoamento até o exutório da bacia hidrográfica via escoamento
superficial e subsuperficial (SILVA & KOBIYAMA, 2007). Desta forma, segundo
Santos (2001), o balanço hídrico no solo pode ser entendido a partir de três
36
componentes principais, sendo eles: o armazenamento e fluxos na zona saturada, o
armazenamento e fluxos na zona não saturada e propagação do fluxo na sub-bacia
considerando que:
H1) A dinâmica da zona saturada pode ser obtida por sucessivas representações de
estados uniformes;
H2) O gradiente hidráulico da zona saturada é igual a declividade local do terreno,
pois a transmissividade é igual à profundidade do solo multiplicada pela condutividade
hidráulica do mesmo, ou seja, o nível freático fica paralelo a superfície do solo e
assume a mesma declividade;
H3) A distribuição da transmissividade no perfil do solo diminui em relação à
profundidade do solo segundo uma função exponencial; e
H4) No intervalo de tempo da simulação existe homogeneidade espacial da taxa de
recarga que contribui para a área saturada.
Conforme Beven et al., (1997), os pressupostos considerados em H1 e H2
possibilitam a criação de uma relação simples entre o armazenamento de água no
perfil do solo e o nível do aquífero raso, onde o relevo é o fator condicionante, sendo
o dado físico de entrada (na forma do IT) do TOPMODEL. Desta maneira, o IT
representa a propensão à saturação hídrica de um pixel da área de estudo, no qual é
utilizado no modelo levando em consideração o princípio da similaridade hidrológica,
isto é, todos os pixels com o mesmo valor possuem o mesmo comportamento
hidrológico (SCHULER et al., 2000).
Segundo Ferreira (2004), o pressuposto H3 leva em consideração que os
fluxos dentro do perfil do solo acontecem por causa da umidade, da profundidade do
perfil do solo e da condutividade hidráulica, enquanto que em H4 é considerado que
o fluxo subsuperficial é proporcional ao produto da área de contribuição com a taxa
de recarga do nível freático. Desta forma, o escoamento subsuperficial é “transmitido
em direção as áreas com maiores valores de IT na bacia hidrográfica” (SIEFERT,
2012, p. 55), considerando que a taxa de recarga ocorre de forma homogênea para
toda a bacia (SILVA & KOBIYAMA, 2007).
De acordo com Beven & Kirkby (1979), o TOPMODEL foi desenvolvido para
bacias hidrográficas úmidas temperadas para tentar combinar as vantagens dos
parâmetros de efeitos distribuídos das AVAs e escoamentos através da rede de
drenagem. Na formulação deste modelo pode-se identificar os componentes de
37
representação do balanço hídrico do solo e a propagação do escoamento até a
exutória da bacia, ou seja, o modelo é baseado no armazenamento de água e contém
reservatórios interligados com diferentes tempos de armazenamento, interceptação,
perda e transferência de energia (Figura 10). Estes reservatórios representam a
resposta média da saturação do solo em uma sub-bacia homogênea, onde a fonte
dominante na geração de escoamento superficial é a precipitação que cai na área
variável saturada (SILVA & KOBIYAMA, 2007). Deste modo, o TOPMODEL é capaz
de predizer a quantidade de umidade no solo e a partir disso, identificar as AS e AVAs.
Figura 10: Diagrama conceitual dos processos considerados pelo TOPMODEL.
Fonte: Hornberger et al., (1998).
Esses reservatórios definem a resposta média da bacia hidrográfica em
relação as condições de saturação do solo e a formação de escoamento superficial
através da precipitação direta nas AS (SIEFERT, 2012). A Figura 11 demonstra os
reservatórios considerados pelo TOPMODEL, sendo eles: o reservatório da zona de
raízes expresso em déficit (SRZ), o reservatório da zona não saturada (SUZ), o
reservatório da zona saturada (SSZ) expresso em déficit (S) ou profundidade (z’).
Com base nisso, são considerados três processos de escoamento:
escoamento subsuperficial na zona saturada (qb), o escoamento subsuperficial
vertical na zona não saturada (qv) e o escoamento superficial por saturação (qof).
Ainda conforme a Figura 11, p é a precipitação, a’ é a área do pixel, D é a profundidade
do solo até a camada impermeável, β é a declividade do pixel, cl é o comprimento do
contorno do pixel e é a porosidade do solo.
38
Figura 11: Reservatório e processos no TOPMODEL: (A) condição não saturada e (B) condição
saturada.
Fonte: Silva & Kobiyama, (2007).
Deste modo, a precipitação é a primeira entrada de energia no reservatório
de interceptação que dispõe de poucos milímetros e varia conforme as características
da cobertura vegetal. Por outro lado, a principal saída de água do reservatório de
interceptação e concomitantemente da bacia hidrográfica é a evapotranspiração, no
qual também é um dado de entrada do TOPMODEL (SIEFERT, 2012).
A versão 97.01 do TOPMODEL utilizada neste trabalho, possui o
equacionamento representado aqui com fundamento em Beven & Kirkby (1979),
Beven et al., (1997), Hornberger et al., (1998), Santos (2001; 2009), Ferreira (2004),
Silva & Kobiyama (2007) e Siefert (2012). O modelo considera que o escoamento total
no exutório é a soma do escoamento subsuperficial da encosta e do escoamento
superficial das AS (Figura 12), como demonstra a equação 1:
q = qb + qs (1)
Onde q é o escoamento total (m/s) que é igual a vazão (m³/s) / área (m²), qb é
o escoamento subsuperficial (m/s), e qs é o escoamento superficial (m/s).
Figura 12: Balanço hídrico de um segmento de encosta hipotético de uma bacia hidrográfica no
TOPMODEL.
Fonte: Hornberger et al., (1998).
A precipitação não interceptada (p) cai no segmento de área (A) e uma parte
(R) infiltra no solo e atinge o nível freático que possui profundidade (D). O fluxo
39
subsuperficial do segmento gera o escoamento subsuperficial (qb) que se movimenta
pelo solo no sentido da jusante, enquanto que o fluxo de superfície gera o escoamento
superficial (qs) decorrente da precipitação incidente nas AS (As), isto é, ocorre o
escoamento superficial por saturação ou escoamento de retorno. Já a declividade do
local (β) é considerada igual a declividade da superfície freática (HORNBERGER et
al., 1998; SANTOS, 2001).
O escoamento superficial (qs) é gerado pela precipitação que cai diretamente
sobre as AS e pelo escoamento de retorno, sendo calculado pela equação 2:
(2)
Onde qs (m/s) é o escoamento superficial, A é a área da encosta que drena
até a seção considera (m²), As é a AS da encosta (m²), As/A é a fração saturada da
encosta (m²), p é a precipitação não interceptada (m); e qr é o escoamento de retorno
(m/s).
O cálculo do escoamento subsuperficial utiliza a lei de Darcy para uma
vertente calculando as taxas de fluxo de água no solo, considerando que a
transmissividade do solo é resultante da multiplicação da condutividade hidráulica do
solo pela espessura do perfil do solo saturado (HORNBERGER et al., 1998; SIEFERT,
2012), sendo calculado pela equação 3:
(3)
Onde qb é o escoamento subsuperficial (m/s), T é a transmissividade do solo
(m²/s), c é o comprimento do contorno do pixel (m) definido pela resolução do MDT e
tanβ é a tangente da declividade da superfície da encosta (m/m). Destaca-se que de
acordo com a hipótese H2, “a declividade da encosta é considerada paralela a
declividade do nível freático no perfil do solo” (SIEFERT, 2012, p. 57).
O modelo também leva em consideração que a condutividade hidráulica
saturada diminui exponencialmente com a profundidade na maioria dos solos (H3)
(SANTOS, 2001), como mostra a equação 4:
(4)
40
No qual KS (z’) é a condutividade hidráulica saturada na profundidade z’ (m),
K0 é a condutividade hidráulica saturada na superfície do solo, e ƒ é um parâmetro
que descreve a taxa de decaimento da condutividade.
Para determinar a transmissividade da zona saturada de uma determinada
espessura do perfil de solo, isto é, a profundidade da superfície freática até a
profundidade da rocha é simplificada pela equação 5 (HORNBERGER et al., 1998;
SANTOS, 2001):
(5)
Onde T é a transmissividade do solo (m²/s), K0 é a condutividade hidráulica
saturada na superfície do solo e ƒ é um parâmetro que descreve a taxa de decaimento
da condutividade. Deste modo, a combinação das equações 3 e 5 obtém-se como
resultado a equação para determinar o escoamento subsuperficial (qb) (equação 6):
(6)
Neste sentido, forma-se o conceito de déficit de armazenamento, ou seja, é a
quantidade de água necessária em um determinado ponto para elevar o nível freático
até a superfície, e assim, tornando o solo saturado (SANTOS, 2001). Deste modo, a
profundidade z (m) pode ser calculada pela função deste déficit de armazenamento
(S) (m) pela equação 7:
(7)
No qual φ (m³/m³) é a porosidade do solo. Desta forma, substituindo a
equação 7 pelo termo z na equação 6, obtém-se:
(8)
41
Segundo Hornberger et al., (1998) e Siefert (2012), o fator K0/ƒ pode ser
substituído por T0 (transmissividade lateral quando o solo atinge o estado de
saturação máxima em m²/s), ou seja, S = 0. Outra alteração possível é a alteração de
ƒ/φ por 1/m, no qual apresenta-se como um “parâmetro do solo na medida em que ƒ
define a redução de K com a profundidade e porosidade” (SIEFERT, 2012, p. 59) e a
partir disso, a equação 8 pode ser modificada para a equação 9, onde o escoamento
subsuperfial é calculado no TOPMODEL por:
(9)
Onde m é a função da transmissividade exponencial. Com base na hipótese
H4 e na Figura 12, o fluxo de qr que atravessa pelo comprimento de contorno (c) no
sentido da jusante em um determinado momento (SANTOS, 2001) é determinado por:
(10)
Onde R (m/s) é a chuva que infiltra no solo e atinge o nível freático e A (m²) é
a área da vertente que drena até a seção considerada.
Segundo Siefert (2012), a partir da hipótese H1 pode-se considerar que o qr é
igual a qb e desde modo, o S é calculado com a equação 11:
(11)
Onde o segundo termo da direita é o IT e descreve o modo como a topografia
controla a propensão de cada ponto da bacia desenvolvendo condições de saturação.
Se o valor S (déficit de armazenamento) for menor ou igual a zero, quer dizer que o
solo está saturado. Deste modo, a equação 11 demonstra que quando as áreas da
bacia hidrográfica apresentarem um valor elevado de IT, tendem a apresentar
condições de saturação. Se o S for menor ou igual a 0, quer dizer que o solo está
completamente saturado e toda precipitação é convertida em escoamento superficial,
sendo determinada pela intensidade de precipitação não interceptada e pela fração
da área da bacia que está saturada (equação 2) (SANTOS, 2009). As AS tendem a
se localizar nas partes inferiores de encostas e em depressões convergentes
42
associados aos solos com baixa condutividade hidráulica ou áreas de baixa
declividade, como demonstra a Figura 13.
Figura 13: IT médio e Déficit local de armazenamento.
Fonte: Campling et al., (2002).
Neste sentido, considerando a distribuição do IT para toda a bacia
hidrográfica, o déficit de armazenamento pode ser calculado também para toda a
bacia se considerar a princípio da similaridade hidrológica, ou seja, áreas com o
mesmo valor de IT possuem valores de R e T0 iguais, sendo calculado por:
(12)
No qual é o déficit de armazenamento médio para a bacia hidrográfica e λ
é o valor médio do IT para a bacia. Desta forma, juntando as equações 11 e 12, obtém-
se:
(13)
Onde conforme Santos (2001), o S de qualquer ponto da bacia hidrográfica é
igual ao mais o parâmetro de solo (m) multiplicado pela diferença entre o λ e o IT
local.
Segundo Siefert (2012), as áreas onde o solo encontra-se saturado, isto é, o
S ≤ 0, a taxa de escoamento produzida será condicionada pela intensidade da
precipitação incidente e pela porção de área da bacia que já se encontra saturada
(equação 2). Neste sentido, o qr ocorrerá quando S < 0, sendo calculado pela equação
14:
43
(14)
Já o escoamento subsuperficial médio ( ) para a área total da bacia
hidrográfica pode ser obtido por:
(15)
Neste contexto, o TOPMODEL em seu cálculo do escoamento subsuperficial
utiliza a função das características do solo (T0 e m), a topografia (λ) e do déficit de
saturação médio da bacia hidrográfica (HORNBERGER et al., 1998; SIEFERT, 2012).
Este modelo possui uma estrutura de armazenamento ativo de água no solo, no qual
constitui uma zona de raízes, uma zona de umidade inativa, uma zona saturada e o
fluxo de percolação para a zona saturada (BEVEN, 1997), como apresenta a Figura
14.
Figura 14: Balanço da estrutura de armazenamento do solo no TOPMODEL.
Fonte: Beven (1995), adaptado por Vestena (2008).
Além disso, o TOPMODEL considera em sua estrutura, que a
evapotranspiração real (Er) é uma função da evapotranspiração potencial (Ep) e da
umidade armazenada na zona das raízes em situações que Er não possa ser
estabelecido diretamente (SANTOS, 2001). O modelo assume que Er é igual a Ep
para as AS.
44
(16)
Onde Szr é o déficit de armazenamento na zona de raízes (m) e Srmax é do
déficit de armazenamento máximo do solo (m), sendo calculado pela equação 17 e
conforme a Figura 14:
(17)
O fluxo de água que contribui para o nível freático chama-se escoamento de
percolação (qv), que é calculado por:
(18)
No qual ξ é o parâmetro que retrata o gradiente hidráulico vertical efetivo, K0
é a condutividade hidráulica saturada da superfície e zi é a profundidade da lâmina de
água (m).
Por fim, conforme Silva & Kobiyama (2007), o escoamento ao longo da bacia
hidrográfica se propaga pela rede de drenagem através da função distância-área e
reproduz as características da estrutura da bacia e suas respostas em relação aos
eventos de precipitação. Deste modo, o tempo que cada área contribuía com
escoamento até o exutório da bacia é determinado pela seguinte equação:
(19)
Onde de acordo com Siefert (2012), Ii é a distância do i-ésimo seguimento de
escoamento com declividade igual a tanβ, Rv é a velocidade no canal na sub-bacia e
NN é o número de segmentos entre o ponto e a exutória.
Existe uma grande quantidade de estudos com diferentes aplicações e ajustes
do TOPMODEL referentes à modelagem hidrológica, hidrogeomorfológica,
geobiohidrológica, delimitação das áreas de inundação, AVAs e AHS, que podem ser
encontrados nos trabalhos de Zakia (1998); Zakia et al., (2006); Santos (2001; 2009);
45
Silva & Kobiyama (2007); Pértile (2008); Santos & Kobiyama (2008); Siefert & Santos
(2010); Filho (2010); Siefert (2012).
3.6 ÍNDICE TOPOGRÁFICO E SAGA WETNESS INDEX
Segundo Lopes (2012), as características topográficas do relevo possuem
grande influência sobre a dinâmica da água, sendo que em relevos mais acidentados
com declividades mais acentuadas e solos mais rasos, geralmente a água é
armazenada em menor quantidade sendo rapidamente escoada para as áreas mais
baixas. O contrário ocorre em casos de relevo com declividades mais suaves e áreas
mais planas, no qual possuem maior capacidade de armazenar a água da chuva,
contribuindo para a manutenção de uma vazão mínima mais elevada dos rios.
Neste sentido, uma variável que demonstra bem a propensão a saturação em
uma bacia hidrográfica é o índice topográfico (IT). Este índice utiliza a declividade do
terreno e a área de contribuição para indicar as áreas de maior umidade potencial
dentro da bacia, isto é, este índice sistematiza o conceito de similaridade hidrológica
determinando que áreas com o mesmo valor do índice apresentam comportamento
hidrológico semelhante (SILVA, 2012).
O IT varia em função da declividade (0° < β < 90°) e deste modo, as porções
da paisagem com valores de declividade mais próximos de 0° e somados a uma
grande área de contribuição de montante, apresentam valores de IT elevados. Por
outro lado, o inverso ocorre em áreas com alta declividade e pequenas áreas de
contribuição de montante, condicionando a ocorrência de valores baixos de IT.
Desta forma, quanto maior for o valor do IT, maior será a tendência do local à
saturação hídrica, isto é, são regiões de escoamento superficial com grande área de
contribuição, baixa declividade e relevos mais planos. Já os menores valores do índice
são encontrados normalmente nos terços superiores das vertentes onde a área de
contribuição é pequena, a declividade é alta e os solos são mais rasos, sendo
normalmente áreas de recarga de água subterrânea (LOPES, 2012).
Neste contexto, o IT constitui-se como um importante variável físico na
descrição do funcionamento de bacias hidrográficas. Deste modo, este índice é
utilizado para caracterizar a distribuição espacial das zonas saturadas superficiais,
demonstrando os efeitos do relevo na localização e extensão das áreas de
acumulação, que são mais propícias a chegarem ao estado de saturação (SCHULER
46
et al., 2000). Desta forma, o IT é utilizado como um dos dados de entrada do modelo
hidrogeomorfológico TOPMODEL, ideia inicialmente elaborada por Beven & Kirkby
(1979), e que vem sendo amplamente incorporado aos diversos modelos hidrológicos
como mecanismo de representação da geração do escoamento superficial (SANTOS,
2001).
Existe uma variação deste IT chamado de SAGA Wetness Index (SWI)
modificado por Böhner & Selige (2006). Este índice é basicamente calculado da
mesma forma que o IT, porém, com uma modificação na área de contribuição no qual
os mesmos autores indicam uma constante que determina o limite da área de
contribuição máxima, ou seja, para cada valor de declividade é determinado uma área
de contribuição máxima. Deste modo, valores maiores que esses limites são
homogeneizados, principalmente em áreas de fundo de vale, cujo o objetivo é
minimizar a existência de valores aleatórios e fora do padrão em áreas mais planas.
Esta modificação na equação é denominada de área de contribuição modificada.
3.7 SENSORIAMENTO REMOTO E OS ÍNDICES DE UMIDADE DO SOLO E DA
VEGETAÇÃO
Segundo Collischonn & Dornelles (2013), de modo geral, pode-se afirmar que
as águas superficiais são divididas em zona não saturada e zona saturada (Figura 2),
sendo que a primeira ocorre em locais do perfil do solo mais próximas da superfície,
no qual na maior parte do tempo os poros estão parcialmente ocupados por ar e água,
enquanto que a segunda ocorre em áreas mais profundas onde a água ocupa
completamente os poros do solo. Entretanto, a zona não saturada pode ficar saturada
em consequência da infiltração da água da chuva.
Neste sentido, destaca-se a importância da água no solo para o crescimento
da vegetação, pois é a partir do solo que as raízes das plantas absorvem a água
utilizada para o processo de transpiração. Deste modo, conforme Filho et al., (2011),
a relação solo-vegetação possui um importante papel principalmente no que se refere
ao transporte de nutrientes do solo para a copa das plantas, até a redistribuição entre
os demais órgãos a partir da água absorvida pelas raízes.
Ainda de acordo com Filho et al., (2011):
O balanço hídrico de uma planta depende dos fatores que afetam a absorção de água pelas raízes e o seu transporte até os sítios de evaporação, bem como dos que afetam a perda de água para a
47
atmosfera a partir das folhas. Para manter um balanço hídrico favorável ao crescimento/desenvolvimento das plantas superiores, elas desenvolveram na evolução filogenética um sistema de controle da perda de água na forma de vapor – que compensa a presença de um eficiente sistema condutor capaz de mover grandes quantidades de água do solo para atmosfera, vencendo as resistências hidráulicas impostas no sistema radicular, caules e folhas (FILHO et al., 2011, p. 56).
Partindo-se destes fatores, destaca-se a importância da água em relação à
fotossíntese e a transpiração da vegetação. Conforme Ponzoni et al., (2015), a
fotossíntese realizada pela vegetação é um processo baseado na absorção da
radiação eletromagnética através dos pigmentos fotossintetizantes (moléculas). Para
tal, as folhas das plantas possuem como papel principal a interação entre a radiação
eletromagnética da região do visível (0,4 µm a 0,72 µm) e a vegetação. A partir disso,
essa radiação é absorvida pela vegetação no qual a transforma em elementos
químicos vitais para sua sobrevivência, fornecendo matéria bruta, energia e O2 por
meio da fotossíntese. Nessa interação, a radiação eletromagnética é estocada em
moléculas de açúcar geradas a partir de água e de CO2, onde o O2 é produzido como
subproduto (JENSEN, 2011).
Já a transpiração advém conforme a energia do sol aquece a água presente
dentro das folhas, ao passo que uma parte desta água muda de estado líquido para
estado gasoso na forma de vapor d’água, que por sua vez, desloca-se para a
atmosfera através dos estômatos das plantas. Isso faz com que o interior das folhas
perca temperatura, pois o vapor d’água que se desloca para a atmosfera contém
energia, além de manter um fluxo ascendente de água absorvida pelas raízes e
concomitantemente, possibilita o suprimento constante de minerais dissolvidos
oriundos do solo (JENSEN, 2011).
Segundo Ponzoni et al., (2015), as folhas da vegetação são compostas
principalmente por água, diferentes tipos de solutos, organelas, gases como CO2 e O2
e entre outros. Neste sentido, a face das folhas posicionadas em direção ao sol, é
chamada de face ventral no qual recebe maior quantidade de radiação
eletromagnética. Deste modo, quanto maior a quantidade de água dentro da estrutura
das folhas, menor será a quantidade de radiação refletida, pois a água é responsável
pela maior parcela de absorção da radiação. Portanto, a relação entre a radiação
eletromagnética da região do visível e as folhas, “dependem de fatores químicos
(pigmentos fotossintetizantes e água) e estruturais (organização dos tecidos das
48
folhas), e podem ser analisados sob os pontos de vista da absorção, da transmissão
e da reflexão da radiação” (PONZONI et al., 2015, p. 18).
Os parâmetros que influenciam na reflectância espectral das folhas são as
suas composições químicas, morfológicas, fisiológicas e umidade interna, sendo que
cada um deles desempenha uma função principal nas regiões espectrais do visível,
infravermelho próximo e infravermelho médio (PONZONI et al., 2015), no qual podem
ser captadas por sensores acoplados em satélites.
Nas últimas décadas as técnicas de sensoriamento remoto têm sido de
fundamental importância no monitoramento e mapeamento dos recursos naturais.
Utilizando imagens de satélite e o geoprocessamento, é possível fazer análises da
dinâmica da paisagem em diferentes escalas espaciais e temporais, além de diversas
outras informações que podem ser retiradas das imagens de satélite para inúmeros
objetivos diferentes (ANDRADE et al., 2014).
Essas informações adquiridas através do sensoriamento remoto permitem
medir e monitorar características biofísicas e de uso da terra, tornando-se uma
importante ferramenta nos estudos dos recursos naturais devido ao baixo custo na
aquisição das imagens de satélite e rapidez na obtenção de resultados (JENSEN,
2009). Neste contexto, o estudo da interação da energia eletromagnética com a água,
permite detectar e monitorar a variação espaço-temporal da umidade na paisagem.
Existem métodos que utilizam duas ou mais bandas espectrais de imagens de
satélites, que são fundamentados no índice espectral da água através das diferenças
de reflectância de cada banda para extrair informações das áreas úmidas, com base
no estudo das diferenças de comportamento espectral entre a água e os demais
elementos (XU, 2006).
Segundo Jensen (2009), os melhores comprimentos de onda para identificar
umidade na paisagem são as bandas do infravermelho próximo e médio. Nessas
bandas os corpos d’água são representados nas cores mais escuras, devido à alta
absorção do fluxo radiante incidente, fazendo com que a distinção entre os elementos
solo e água sejam realçados pela refletância da energia no infravermelho próximo e
médio por parte da vegetação e solo exposto (REIS & SAAVEDRA, 2015).
Uma metodologia que vem sendo amplamente utilizada em diversos países,
são os índices de umidade para monitorar a cobertura vegetal, estresse hídrico e
dinâmica da umidade na paisagem via sensoriamento remoto. De acordo com
Andrade et al., (2014), estes índices são medidas radiométricas adimensionais que
49
destacam a abundancia relativa e a atividade da vegetação, porcentagem de
cobertura verde, teor de clorofila e biomassa verde, além da presença de água na
superfície e na vegetação.
Ainda segundo Andrade et al., (2014), esses índices realçam o
comportamento espectral da vegetação, da umidade da vegetação e corpos d’água,
associadas aos parâmetros biofísicos da cobertura vegetal, tais como biomassa e o
índice de área foliar levando em consideração a sua dinâmica fisiológica, fenológica e
a identificação de mudanças naturais e/ou antrópicas. Neste sentido, destacam-se o
Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) (ROUSE et al., 1974), o Modified
Normalized Difference Water Index (MNDWI) (XU, 2006) e o Tasseled Cap Wetness
(TCW) (BAIG et al., 2014) dentre os índices mais difundidos com essas
características.
O NDVI é um índice que utiliza processos de realce por meio de operações
matemáticas entre duas bandas (vermelho visível e infravermelho próximo) de
imagens de satélites, no qual normaliza uma razão simples que varia de -1 a 1. Quanto
mais próximo de 1, maior será a densidade da cobertura vegetal, isto é, apresentando-
se de forma mais densa, úmida e bem desenvolvida (MELO et al., 2011). Por outro
lado, quanto mais próximo de -1, menor será a presença de cobertura vegetal, porém,
como a água possui uma refletância maior na banda do vermelho visível, os valores
negativos mais próximos de -1, podem indicar a presença de água na superfície. Os
valores de NDVI mais próximos de 0 representam solos expostos ou com presença
de cobertura vegetal rala e esparsa (MELO et al., 2011). O NDVI tem sido amplamente
utilizado em diferentes abordagens como em estudos de densidade de vegetação, na
identificação de culturas, mapeamento do uso e ocupação da terra, desertificação,
etc.
Por outro lado, o MNDWI é um importante índice para os estudos da umidade
superficial, uma vez que está relacionado ao conteúdo de água presente na superfície,
e deste modo, permite analisar a dinâmica da biomassa e avaliar o estresse hídrico
da vegetação na paisagem. Este índice utiliza em sua operação aritmética as bandas
do verde visível e infravermelho médio das imagens de satélite. Li et al., (2013),
analisou o MNDWI chegando à conclusão que este índice apresentou bons resultados
referentes ao delineamento de áreas com maior presença de umidade. Isso ocorre
devido ao fato que a água absorve mais a radiação incidente na região espectral
50
contida entre 1,3 µm a 2,3 m, ou seja, a água reflete menos energia na região do
infravermelho médio (PONZONI et al., 2015).
Hunt et al., (1989), concluíram que o teor de umidade no solo também diminui
a reflectância nos comprimentos de onda do infravermelho médio. Com base nisso,
destacam-se os índices que combinam informações de diferentes bandas espectrais
por meio da aplicação de transformações espectrais, no qual destaca-se a
transformação Tasseled Cap. Inicialmente, o Tasseled Cap foi desenvolvido para
monitorar o crescimento da vegetação, mas Crist & Cicone (1984), comprovaram que
esta transformação é uma ótima ferramenta para o estudo da vegetação, solo e água
fornecendo uma melhor interpretação e diferenciação dos elementos. A transformação
que relaciona o conteúdo umidade na paisagem é denominada de Tasseled Cap
Wetness (TCW).
Neste sentido, Durán et al., (2010), compararam as diferenças técnicas entre
o MDWI e o TCW, concluindo que a transformação TCW apresentou um melhor
desempenho e maior consistência para delimitação e discriminação das áreas com
maior presença de umidade, tanto para imagens em estação de verão quanto para
imagens em estação de inverno. Essa transformação gera uma nova imagem através
da combinação linear de seis bandas no qual são delimitados novos eixos diretamente
relacionadas as características físicas da imagem (DIAS et al., 2013). Crist & Cicone
(1984) e Gleriani et al., (2003), afirmam que o TCW corresponde ao conteúdo de
umidade da vegetação e do solo, sendo relacionado diretamente à banda do
infravermelho médio, devido ao contraste entre esta mesma banda e as demais
bandas (do azul visível ao infravermelho próximo).
51
4. MATERIAIS E MÉTODOS
4.1 CARACTERIZAÇÃO DA ÁREA DE ESTUDO
A bacia hidrográfica do rio Corredeiras (Figura 15) possui 117 km² de área
total, fazendo parte da bacia do rio Iguaçu e localiza-se no município de Rio Negrinho,
no planalto norte do estado de Santa Catarina, no qual as coordenadas são: 26º10’ a
26º42’ S e 49º46’ a 49º29’ W.
Segundo Köppen o clima da região é classificado como Cfb, portanto clima
temperado com estações bem definidas ao longo do ano, além de não ocorrer
períodos longos de seca, uma vez que as precipitações ocorrem em todos os meses
do ano. NeppeL-Dalagnol (2001), efetuou uma análise das características climáticas
da região do município de Rio Negrinho utilizando dados entre dos anos de 1991 a
2000, chegando à conclusão de que a temperatura média anual é de 16,8 ºC, no qual
o mês de janeiro se apresentou como mês com maior média chegando aos 20,6 ºC.
Os ventos desta região são predominantes na direção leste, sendo que a
umidade relativa média é aproximadamente de 75%. No que se refere ao regime
pluviométrico, a precipitação média anual é de 1597,6 mm conforme Goerl (2010), que
analisou dados pluviométricos entre os anos de 1977 a 2008, como demonstra o
Gráfico 1, que apresenta a precipitação anual acumulada e os anos que ocorreram
inundações no município. Já o Gráfico 2 demonstra a precipitação média mensal no
município também para o período de 1977 a 2008, onde observa-se que os meses de
janeiro, fevereiro e outubro são os meses que apresentam maior média mensal
podendo estarem relacionados a formação de chuvas convectivas/orográficas locais
(janeiro e fevereiro) e a entrada de complexos convectivos de mesoescala (outubro)
(GOERL, 2010). Estes dados foram retirados da estação Corredeiras, localizada a 750
m de altitude (coordenadas 26º25‟10”S e 49º34‟23”W).
52
Figura 15: Localização da bacia hidrográfica do rio Corredeiras.
53
Gráfico 1: Precipitação média anual entre 1977 a 2008 do município de Rio Negrinho.
Fonte: Goerl, (2010).
Gráfico 2: Precipitação média mensal entre 1977 a 2008 do município de Rio Negrinho.
Fonte: Goerl, (2010).
A bacia do rio Corredeiras apresenta substratos formados por rochas
sedimentares que pertencem ao grupo Itararé do Paleozoico Superior, inseridos no
Supergrupo Tubarão (DNPM, 1986). As formações geológicas que constituem este
grupo são as formações Mafra (Permiano) e Rio do Sul (Permiano). A primeira
formação é estabelecida através de sequências fluviomarinhas com o predomínio de
arenitos esbranquiçados, amarelados e avermelhados, com tamanhos variando de
finos a grosseiros e juntamente com a presença de diamicitos, ritmitos,
conglomerados, argilitos e argilitos várvicos, além de apresentar uma área de
afloramento expressivo principalmente na divisa entre o estado de Santa Catarina e o
Paraná (DNPM, 1986). Já a segunda formação é constituída por folhelhos e argilitos
cinza escuros na fração inferior, diamicitos acinzentados com matriz arenosa
juntamente com arenitos muito finos na fração intermediária e folhelhos em sua
maioria várvicos, argilitos, ritmitos e siltitos na fração superior (DNPM, 1986).
54
A Figura 16 apresenta as formações geológicas recortadas para a bacia do
rio Corredeiras, cujo a fonte de origem dos dados pertence ao Serviço Geológico do
Brasil (CPRM) realizado em 1986, no qual possui a escala de mapeamento de
1:500.000. Observa-se que as principais litologias da área de estudo dividem-se em
dois grupos. O primeiro engloba o arenito e folhelho com 65 km², ocupando 55,56 %
da área total, enquanto que o segundo grupo engloba o arenito, folhelho e ritmito com
52 km², ocupando 44,44 % da área total da bacia hidrográfica.
Figura 16: Litologia da bacia do rio Corredeiras.
No que se refere a geomorfologia da área de estudo, a hipsometria varia de
817 m a 1027 m conforme a Figura 15, estando contida no domínio morfoestrutural
das bacias e coberturas sedimentares de Santa Catarina, notadamente no patamar
oriental da bacia do Paraná e anexo ao patamar de Mafra (MALUTTA, 2010). Deste
modo, as características geomorfológicas da bacia do rio Corredeiras variam de
relevos com superfície regular, quase planos e de baixa energia, a relevos
intermediários ondulados formados por superfícies colinosas, além de áreas com alta
declividade como na região sul e oeste, no qual apresentam um relevo variando de
montanhoso a escarpado com declividades acima de 45 % (Figura 17).
55
Neste sentido, a declividade da área de estudo varia de 0 % a 100 %, sendo
que as áreas com as maiores declividades ocorrem nas porções sul, leste e oeste da
bacia, predominantemente acima de 8 % de inclinação, com vertentes relativamente
longas e vales encaixados (Figura 17). Por outro lado, as porções norte e noroeste
possuem áreas de relevo suave, com a presença de pequenas colinas e largas
planícies fluviais na seção mais próxima ao exutório do rio Corredeiras, que são
suscetíveis a inundação periódica ou permanente, especialmente em áreas com as
menores declividades (de 0% a 8%) e maiores comprimentos de rampa.
Figura 17: Declividade da bacia do rio Corredeiras.
Segundo o mapeamento de solos da EMBRAPA de 2004, com escala de
1:250.000, os solos predominantes na região (Figura 18) são os Argissolos
Acinzentados, Cambissolos Háplicos, Cambissolos Húmicos e Neossolos Litólicos. Os
Argissolos Acinzentados possuem o horizonte B textural e desenvolvem-se através
56
de materiais argilosos ou areno-argilosos em áreas de relevo plano ou suave
ondulado, contendo baixa fertilidade natural e períodos secos que limitam o seu uso
agrícola. Em alguns casos, pode ocorrer a restrição de drenagem principalmente nas
camadas superiores (até 1 m de profundidade), sendo utilizados apenas para culturas
de subsistência como de mandioca, milho, feijão e culturas comerciais de cana de
açúcar e cajueiro (LEPSCH, 2010; EMBRAPA, 2013).
Os Cambissolos constituem-se como solos minerais, não hidromórficos,
pouco desenvolvidos com horizonte B incipiente muito heterogêneo, tanto na questão
das cores, espessura, textura, atividade química da fração argila e saturação por
bases. Os Cambissolos Háplicos são encontrados geralmente em áreas de relevo
forte ondulado ou montanhoso e não apresentam horizonte superficial A húmico e nem
de caráter flúvico dentro de 120 cm a partir da superfície. Além disso, apresentam-se
como solos de fertilidade natural variável, com acentuadas declividades, profundidade
baixa e presença de rochas no perfil do solo (LEPSCH, 2010; EMBRAPA, 2013). Já
os Cambissolos Húmicos apresentam horizonte A superficial húmico de cor escura,
espesso e com alta presença de matéria orgânica relacionadas ao clima frio de altitude
(áreas de relevo montanhoso) ou clima subtropical. De modo geral, normalmente são
solos de baixa fertilidade e ácidos, sendo utilizados apenas para cultivos de
subsistência, pastagem e reflorestamento (LEPSCH, 2010; EMBRAPA, 2013).
Por outro lado, os Neossolos Litólicos constituem-se como solos rasos,
geralmente menores que 50 cm, sendo relacionados a regiões de relevos declivosos.
De modo geral, são indicados para a preservação da flora e fauna, porém, em algumas
regiões são utilizados para a plantação de café, milho, feijão e soja, além da viticultura
e pastagem. Entretanto, as limitações desta classe de solo estão ligadas à sua baixa
profundidade, presença de rochas e declividades acentuadas no qual limitam o
crescimento radicular das plantas e aumentam as suscetibilidades à erosão e
produção de sedimentos (LEPSCH, 2010; EMBRAPA, 2013).
57
Figura 18: Classes de Solos da bacia do rio Corredeiras.
A bacia do rio Corredeiras é composta por mata nativa, áreas de campo,
reflorestamento de pinus, cobertura vegetal de pastagem e outros usos de menor
proporção. Esta cobertura vegetal nativa faz parte do bioma Mata Atlântica no qual
ocorre a predominância da Floresta Ombrófila Mista com a presença, em sua grande
maioria, de Araucária Angustifolia (estrato superior) e submatas altamente
heterogêneas (Figura 19) (MACIEL, 2007). Uma das principais fontes de economia da
área de estudo é baseada no reflorestamento de pinus (Figura 19), sendo que este,
está gradativamente substituindo a cobertura vegetal original. Além disso, destacam-
se as atividades relacionadas à agricultura com plantações principalmente de milho,
soja, feijão e fumo, concomitantemente com a prática da pecuária de bovinos, suínos,
caprinos e aves (MALUTTA, 2010).
58
Figura 19: Estrato superior de cobertura vegetal composta por Araucária Angustifolia (A), submatas
heterogêneas (B) e reflorestamento de pinus (C) da bacia do rio Corredeiras.
Fonte: O autor.
4.2 ORGANIZAÇÃO E CORREÇÃO DOS ERROS EXISTENTES NA BASE
CARTOGRÁFICA
Inicialmente fez-se necessário a organização do banco de dados espaciais da
bacia hidrográfica do rio Corredeiras. Tais dados espaciais foram adquiridos através
da prefeitura do município de rio Negrinho, SC. Estes dados correspondem às curvas
de nível com equidistância de 10 m, pontos cotados e hidrografia, ambos com escala
cartográfica de 1:25.000. Após à aquisição dos dados, foi realizada uma análise da
qualidade dos mesmos, como por exemplo, a verificação da existência de erros de
curvas de nível se cruzando, rios vetorizados com o sentido contrário à rede de
drenagem e pontos cotados com valores de elevação equivocados.
Durante a verificação, foram encontrados alguns erros de rios vetorizados
com o sentido contrário (Figura 20) e pontos cotados com valores de elevação não
compatíveis com as curvas de nível local (Figura 21). A hidrografia vetorizada com
sentido o contrário foi corrigida utilizando a ferramenta Flip do software ArcMap 9.3,
no qual inverte o sentido do rio. Já os pontos cotados com valores de elevação não
59
compatíveis (930 m) com as curvas de nível local foram excluídos, pois encontravam-
se em áreas onde as curvas de nível possuem 820 m. Neste sentido, destaca-se que
a correção da base cartográfica é de grande importância, uma vez que com a
utilização destes pontos cotados errados e os rios com sentido contrário à rede de
drenagem, o cálculo do modelo digital do terreno (MDT) e da declividade, criavam
elevações e declividades com valores absurdos e no sentido contrário da vertente.
Figura 20: Exemplo de nascente com o sentido contrário (A) e exemplo corrigido (B). O quadrado
preto indica a direção que o rio percorre; os quadrados verdes representam o segmento do rio.
Figura 21: Exemplos de pontos cotados com valores de elevação não compatíveis com as curvas de
nível local (preto) e pontos cotados com elevação correta (vermelho).
4.3 USO DA TERRA
O mapeamento do uso da terra da bacia do rio Corredeiras para o ano de
2014, foi vetorizado no software Quantum GIS 2.2, através do plugin OpenLayers no
qual é possível utilizar as imagens de satélite do Google e do Bing para o mapeamento
dos diferentes usos da bacia, como demonstra a Figura 22. A escala das imagens
60
utilizadas foi de 1:2500 alternando entre as imagens do Google e do Bing, levando em
consideração a melhor resolução e sem a presença de nuvens em cada imagem que
compõem a área de estudo.
Na vetorização das classes foi utilizado o método de interpretação visual das
imagens de satélite que requer o estabelecimento da classificação das feições através
de diversas características que podem ser identificadas visualmente, como as formas,
tamanhos, padrões, sombreamento, tonalidade, textura, localização e relação entre
os elementos.
Figura 22: Exemplo de vetorização das classes de Floresta Ombrófila Mista (verde escuro), áreas de
Campo (verde claro) e áreas de Cultivo (marrom) da bacia do rio Corredeiras.
4.4 ÍNDICE TOPOGRÁFICO E SAGA WETNESS INDEX
Para gerar o índice topográfico (IT) e o SAGA Wetness Index (SWI),
inicialmente fez-se necessário a geração do modelo digital do terreno (MDT), sendo
que o mesmo utilizou dados em escala 1:25.000, correspondendo aos pontos cotados,
curvas de nível e hidrografia. O algoritmo utilizado para geração do MDT foi o
ANUDEM, implementado no ArcMap 9.3 como Topo to Raster. Este algoritmo consiste
em um método de interpolação planejado especialmente para a criação de MDTs
hidrologicamente consistentes, isto é, são criados modelos digitais do relevo que
possuem uma rede de drenagem estruturada e conectada, além de representar de
forma mais fidedigna as vertentes e os canais de drenagem (HUTCHINSON, 1989).
A resolução do pixel adotada na geração do MDT foi de 10 m, aplicando o
critério das distâncias entre as curvas de nível que possuem o mesmo valor de 10 m,
e deste modo, foi possível utilizar a modelagem do relevo da forma mais detalhada
possível levando em consideração a qualidade dos dados topográficos disponíveis
para a área de estudo.
61
A partir do MDT, foi gerado o IT no software SAGA GIS 2.1.2 utilizando a
direção do fluxo com direções infinitas (para o cálculo da área de contribuição) e a
declividade. O IT caracteriza a distribuição espacial das zonas saturadas superficiais,
demonstrando os efeitos do relevo na localização e extensão das áreas de
acumulação, que são mais propícias a chegarem ao estado de saturação (SCHULER
et al., 2000), sendo calculado pela seguinte equação:
IT = ln (𝐴𝑐
𝑡𝑎𝑛𝛽) (20)
Sendo que Ac corresponde à área de contribuição e tan β a declividade.
Já o SWI que possuí os mesmos objetivos do IT, também foi gerado no
software SAGA GIS 2.1.2 e conforme Böhner & Selige (2006), este índice é calculado
pela seguinte equação:
SWI = ln (𝐴𝑐𝑚
tan𝛽) (21)
Onde Acm corresponde à área de contribuição modificada e tan β a declividade, sendo
que Acm é determinado pela seguinte equação:
Acm = Acmax (1
15)𝛽exp(15
𝛽) (22)
No qual Acmax é a área de contribuição máxima.
A utilização do cálculo de direção do fluxo com direções infinitas proposto por
Tarboton (1997), gera canais de drenagem notadamente mais suavizados de forma
contínua e desta maneira, diferenciando-se do algoritmo tradicional de Jenson &
Domingue (1988), no qual calcula a direção do fluxo em apenas oito direções fazendo
com que os canais de drenagem formem linhas retas e assim, não representando a
hidrografia de forma fidedigna. A Figura a seguir demonstra a diferença entre os dois
algoritmos.
62
Figura 23: Principais canais de drenagem representados na cor verde, onde “a” é o cálculo da
direção do fluxo com oito direções e “b” é o cálculo da direção do fluxo com direções infinitas.
Fonte: Tarboton (1997).
4.5 DADOS DE ENTRADA DO MODELO TOPMODEL
Foram utilizados dados horários de precipitação, evapotranspiração potencial
e vazão entre 22/08/2012 a 08/06/2013 (Gráfico 3). O modelo TOPMODEL necessita
de uma calibração preliminar e deste modo, a série de dados foi dividida em três
períodos, sendo eles: Período 1 de 22/08/2012 a 22/11/2012; Período 2 de 23/11/2012
a 23/02/2013 e Período 3 de 24/02/2013 a 08/06/2013. O período 1 foi utilizado para
a calibração do modelo.
Gráfico 3: Dados de vazão observada e precipitação para o período simulado.
Os dados de vazão foram obtidos através da estação fluviosedimentométrica
do rio Corredeiras (Figura 24), localizada no exutório da bacia, enquanto que os dados
de precipitação e meteorológicos foram obtidos pela estação meteorológica do rio Feio
(Figura 25), ambas operadas pelo Laboratório de Hidrogeomorfologia (LHG - UFPR).
A evapotranspiração total diária foi calculada pelo método de Penman
Modificado (DOORENBOS & PRUIT, 1992) e posteriormente distribuída para a escala
0
4
8
12
16
20
24
280
2
4
6
8
10
12
14
16
19/08/12 12/09/12 06/10/12 30/10/12 23/11/12 17/12/12 10/01/13 03/02/13 27/02/13 23/03/13 16/04/13 10/05/13 03/06/13
Pre
cip
ita
çã
o
Vazão
Ob
sserv
ad
a
Precipitação (mm) Vazão Observada (m³/s)
63
horária. O modelo também utiliza as características de propagação e o IT da bacia
hidrográfica, que são parâmetros distribuídos espacialmente e obtidos através das
características geomorfológicas.
Para a simulação da dinâmica da água e das AS ao longo do tempo, foi
utilizado o TOPMODEL versão 97.01, que possui cinco parâmetros que exigem
calibração com valores médios para a bacia, sendo eles: m a função da
transmissividade exponencial (m); ln(T0) o logaritmo natural de transmissividade do
solo saturado (m²/h); Srmax o armazenamento máximo de água na zona das raízes
(m); SrInit o déficit de armazenamento inicial na zona das raízes (m) e ChVel a
velocidade de propagação do escoamento (m/h).
Figura 24: Estação fluviosedimentométrica do rio Corredeiras.
Figura 25: Estação meteorológica do rio Feio.
64
4.6 SENSORIAMENTO REMOTO E OS ÍNDICES DE UMIDADE DO SOLO E DA
VEGETAÇÃO
Para a obtenção dos índices NDVI e TCW, foram utilizadas imagens de
satélite do LANDSAT 8 para os dias 29/10/14, 29/08/15, 20/01/16 e 30/04/16, de
órbita/ponto: 220/78, adquiridas no site da NASA (National Aeronautics and Space
Administration) Earth Explorer, no qual as imagens já são georreferenciadas e
tratadas. As bandas espectrais e seus respectivos comprimentos de ondas que
constituem o LANDSAT 8 são apresentados na tabela 1:
LANDSAT 8
Bandas Comprimento de onda (μm) Resolução (m)
B1 - Aerossol Costeira 0,43 – 0,45 30
B2 - Azul 0,45 – 0,51 30
B3 - Verde 0,53 – 0,59 30
B4 - Vermelho 0,64 – 0,67 30
B5 - Infravermelho Próximo (NIR) 0,85 – 0,88 30
B6 - Infravermelho Médio (SWIR 1) 1,57 – 1,65 30
B7 - Infravermelho Médio (SWIR 2) 2,11 – 2,29 30
B8 - Pancromático 0,50 – 0,68 15
B9 - Cirro 1,36 – 1,38 30
B10 - Infravermelho Termal (TIRS 1) 10,60 – 11,19 100 * (30)
B11 - Infravermelho Termal (TIRS 2) 11,50 – 12,51 100 * (30) Tabela 1: Bandas espectrais do satélite LANDSAT 8.
Fonte: Baig et al., (2014).
A utilização dos índices através do sensoriamento remoto, primeiramente
necessita da conversão dos valores de níveis de cinza para radiância espectral e
posterior a transformação em valores de reflectância espectral (LI et al., 2013).
Conforme USGS (2015), a transformação de níveis de cinza para radiância é feita pela
equação 23:
L𝜆 = 𝑀𝐿 ∗ 𝑄𝑐𝑎𝑙 + 𝐴𝐿 (23)
Onde L𝜆 é a radiância espectral registada no sensor, 𝑀𝐿 é o fator de escala
multiplicativo para a banda, Qcal são os níveis de cinza e 𝐴𝐿 é o fator de escala aditivo
para a banda.
Já a conversão de radiância para reflectância, segundo USGS (2015), é
calculado pela equação 24:
ρλ'=𝑀𝜌 ∗ 𝑄𝑐𝑎𝑙 + 𝐴𝜌 (24)
65
No qual ρλ' é a reflectância espectral planetária do topo da atmosfera, 𝑀𝜌 é o
fator de escala multiplicativo para a banda, Qcal são os valores de radiância e 𝐴𝜌 é o
fator de escala aditivo para a banda.
A partir disso, conforme Melo et al., (2011), no NDVI, à medida que aumenta
a quantidade de cobertura vegetal verde, também aumenta sua reflexão na banda do
infravermelho próximo e diminui a reflexão na banda do vermelho visível, e deste
modo, potencializando o realce da vegetação. Neste sentido, Melo et al., (2011),
descreve o cálculo para obtenção do NDVI a partir da equação 25:
NDVI = (𝐵5−𝐵4)
(𝐵5+𝐵4) (25)
No qual B5 é a reflectância no comprimento de onda correspondente ao
infravermelho próximo (0,85 a 0,88 μm) e B4 é a reflectância no comprimento de onda
correspondente ao Vermelho Visível (0,64 a 0,67 μm). Segundo Melo et al., (2011),
na banda do vermelho visível, a cobertura vegetal caracteriza-se com uma intensa
absorção por causa da clorofila presente na vegetação, enquanto que na banda do
infravermelho próximo, ocorre uma intensa energia refletida devido à estrutura celular
das folhas.
Por outro lado, Baig et al., (2014), descrevem o cálculo do TCW a partir da
equação 26:
TCW=(c₂*B2)+(c₃*B3)+(c₄*B4)+(c₅*B5)+(c₆*B6)+(c₇*B7) (26)
Onde c é o coeficiente determinado por Baig et al., (2014) (Tabela 2), para as
bandas desde o azul até o infravermelho médio (6 bandas) e B corresponde às
reflectâncias das mesmas bandas.
Bandas Coeficientes (c)
B2 0,1511
B3 0,1973
B4 0,3283
B5 0,3407
B6 -0,7117
B7 -0,4559
Tabela 2: Coeficientes do TCW para as bandas Landsat 8.
Fonte: Baig et al., (2014).
66
5. RESULTADOS E DISCUSSÕES
5.1 USO DA TERRA E NDVI
O uso da terra da bacia do rio Corredeiras (Figura 26-A), foi vetorizado no
software QGIS 2.2 através das imagens de satélite do Google e Bing para o ano de
2014. As classes de uso da terra predominantes foram mata nativa (Floresta Ombrófila
Mista) com 51,9 %, reflorestamento de pinus com 27,8 % e áreas de campo com 15,1
% da área total da bacia. Por se tratar de uma bacia hidrográfica rural, não ocorre a
presença de áreas urbanas, apenas propriedades rurais com áreas de cultivo que
representam 3,5 %, estradas não pavimentadas com 1,4 % e açudes com 0,3 % da
área total da bacia.
Classes de Uso da Terra km²
Mata nativa 60,76
Reflorestamento de pinus 32,65
Áreas de campo 17,76
Áreas de cultivo 4,13
Estradas 1,65
Açudes 0,34
Tabela 3: Classes de uso da terra da bacia do rio Corredeiras.
O pinus é uma das principais fontes de economia da área de estudo, o que
acarreta na gradativa substituição da vegetação original por reflorestamento de pinus,
porém, os métodos de manejo, as técnicas de colheita, o transporte e as
características do pinus cultivado podem causar mudanças no ambiente como a
degradação do solo (OLIVEIRA et al., 2014). Segundo Constantini & Lock (1996),
alguns fatores que podem acelerar os processos erosivos do solo são: a) a colheita
mecanizada feita de maneira inadequada causando a compactação do solo e
consequentemente, diminuindo a capacidade de infiltração da água no solo e gerando
escoamento superficial; b) a localização inadequada de estradas que interferem na
infiltração da água e no aumento de escoamento superficial concentrado, podendo
causar o transporte de sedimentos, erosão laminar e sulcos, sendo que estes, podem-
se ampliar para voçorocas. A Figura 27 mostra a ocorrência de erosão em uma
estrada não pavimentada e a presença de voçorocas em meio ao reflorestamento de
pinus na região sul da área de estudo.
67
Figura 26: Classes de Uso da Terra (A) e NDVI (B) da bacia do rio Corredeiras para o ano de 2014.
68
Figura 27: Ocorrência de erosão em uma estrada não pavimentada (A) e presença de voçorocas (B)
em meio ao reflorestamento de pinus na bacia do rio Corredeiras.
Com a finalidade de analisar o estado da vegetação e validar o uso da terra
de 2014, foi gerado o NDVI (Figura 26-B) para a bacia do rio Corredeiras. Este índice
pode variar de -1 a 1, sendo que os valores mais próximo de 1 apresentam cobertura
vegetal com características de maior densidade, umidade e desenvolvimento (MELO
et al., 2011). O NDVI para a bacia do rio Corredeiras variou de -0,4 a 0,84, e de modo
geral, estes valores estão coerentes quando comparados com o uso da terra e pelas
características da vegetação de clima temperado da área de estudo. Além disso, o
NDVI é extremamente relacionado ao índice de área foliar (JENSEN, 2011), e deste
modo, destaca-se a importância do NDVI em relação ao monitoramento das
mudanças sazonais e interanuais no desenvolvimento da vegetação.
Por outro lado, os valores positivos mais próximos de 0 do NDVI representam
áreas com pouca presença de vegetação como em casos de solo exposto ou áreas
de cultivo (de 0 a 0,3), sendo evidenciados principalmente na porção norte da bacia
hidrográfica. Os valores intermediários entre 0,4 a 0,5 representam áreas com
vegetação esparsa e correspondem à uma das menores classes, estando
relacionadas a algumas áreas de campo da bacia. Já os valores mais altos que
variaram entre 0,6 a 0,84, representam locais que possuem alto vigor vegetativo, ou
seja, são áreas com maior cobertura vegetal e maior densidade, sendo as classes de
maior presença na bacia e localizando-se principalmente em áreas de reflorestamento
de pinus e mata nativa.
69
5.2 ÍNDICE TOPOGRÁFICO E SAGA WETNESS INDEX
De modo geral, os valores do IT e SWI calculados estão coerentes com as
características topográficas da área de estudo, pois os menores valores dos índices
estão em regiões mais ao sul e leste da bacia no qual encontram-se as nascentes dos
principais rios, associados à altas declividades e pequenas áreas de contribuição. Já
os maiores valores dos índices localizam-se principalmente nas áreas da planície
fluvial do rio Corredeiras e nos canais tributários.
O IT e o SWI da bacia hidrográfica do rio Corredeiras (Figura 28), gerados a
partir do MDT com resolução de 10 m, variaram de 2 a 24 e de 1 a 11 respectivamente.
Os valores mais baixos de ambos os índices correspondem às áreas em que do ponto
de vista geomorfológico estão em posições do relevo não propicias à saturação
hídrica, geralmente nos terços superiores das vertentes, pois possuem declividade
elevada e prioritariamente o deslocamento hídrico ocorre na direção horizontal,
gerando escoamento superficial e subsuperficial. Além disso, também são as áreas
com baixa área de contribuição, fazendo com que a água escoe rapidamente para as
regiões mais baixas e planas.
Por outro lado, os maiores valores do IT e do SWI situam-se em posições do
relevo onde a declividade é baixa e a posição topográfica na vertente propicia uma
maior probabilidade de saturação hídrica periódica ou permanente do solo. Portanto,
são regiões onde a água escoada pela classe anterior é armazenada, e dessa forma,
contribuindo diretamente para os canais de drenagem mais próximos e na
manutenção de uma vazão mínima mais elevada dos rios (LOPES, 2012). Além disso,
essas áreas estão nitidamente associadas com as AS mínimas, os canais de
drenagem e os rios perenes, sendo que em um evento de precipitação, são as
primeiras áreas à atingiram o estado de saturação hídrica do solo e expandem-se para
os valores menores mais próximos, a medida em que a precipitação se prolonga.
O Gráfico 4-A mostra a relação da proporção de área da bacia hidrográfica do
rio Corredeiras com os valores do IT e SWI, no qual pode-se observar que os valores
de 5 do IT representam cerca de 32% da bacia, constituindo-se como a maior classe
presente na área de estudo, enquanto que os valores de 7 representam cerca de 9 %
e os valores de 20 apresentam apenas 0,05 % da bacia. No entanto, a maior classe
do SWI foi a de valor 3 com 36 % da bacia, enquanto que o valor 7 representou 1,7 %
e valor 10 apresentou apenas 0,004 % da área de estudo.
70
Já o Gráfico 4-B apresenta o IT e o SWI acumulado associado a área da
bacia hidrográfica. Ambos os gráficos demonstram que os dois índices apresentaram
características semelhantes em relação as áreas que não saturam e as áreas que
possuem maior probabilidade de saturação hídrica. Além disso, pode-se observar que
o SWI por gerar em seu cálculo (Equação 21 e 22) um limite máximo de área de
contribuição para cada valor de declividade, proporciona valores de índice menores
que os do IT. Com base nisso, no SWI os valores de área de contribuição maiores que
esses limites são homogeneizados principalmente em áreas mais próximas da rede
de drenagem, cujo o objetivo é minimizar a existência de valores fora do padrão em
áreas mais planas.
Gráfico 4: IT e SWI em frequência e acumulado.
71
Figura 28: Índice Topográfico (A) e SAGA Wetness Index (B) da bacia do rio Corredeiras.
72
A Figura 29 compara o IT e o SWI com as curvas de nível, hipsometria e
declividade da porção norte da bacia do rio Corredeiras que foi destacada na Figura
28. Observa-se que nas áreas de planície fluvial e em alguns locais da rede de
drenagem, o IT apresentou áreas inconsistentes (Figura 29-C) com baixos valores que
representam áreas que possuem as menores probabilidades de saturação hídrica.
Relacionando o IT com as curvas de nível e os atributos topográficos citados, nota-se
que as áreas de planície fluvial e da rede de drenagem não deveriam apresentar essas
superfícies com baixos valores de IT, uma vez que se trata de áreas mais planas com
as menores declividades e grandes áreas de contribuição a montante, notadamente
constituem-se como as áreas mais úmidas.
Fazendo a mesma comparação com o SWI (Figura 29-D), observa-se que
este não apresenta os mesmos problemas de inconsistência, pois nota-se que nas
áreas de planície fluvial e nos canais de drenagem, o SWI apresentou somente os
maiores valores de maneira contínua, representando as áreas com maior umidade,
podendo ser observados quando associados à declividade onde destaca-se os
relevos mais planos. Além disso, a distância das curvas de nível demonstra que esses
locais possuem características de áreas de convergência de fluxo dos canais de
drenagem da bacia, sendo evidenciado também quando comparado com a
hipsometria local.
Essa diferença entre o IT o SWI é justificado também através do cálculo da
área de contribuição modificada onde essas áreas de fundo de vale são
homogeneizadas. Deste modo, pode-se afirmar que o SWI consegue representar a
distribuição espacial das áreas com maior umidade potencial de forma mais próxima
da realidade, principalmente nas porções mais próximas da planície fluvial e da rede
de drenagem que são as áreas com maior probabilidade de saturação hídrica do solo.
Por estes motivos, o SWI foi utilizado como dado físico de entrada do modelo
TOPMODEL no lugar do IT.
73
Figura 29: Zoom da porção norte da bacia do rio Corredeiras comparando a Declividade (A), Hipsometria (B), IT (C) e SWI (D) com as curvas de nível.
74
5.3 MODELO TOPMODEL: DINÂMICA DAS ÁREAS SATURADAS, ÁREA VARIÁVEL
DE AFLUÊNCIA E PROBABILIDADE DE SATURAÇÃO
5.3.1 CALIBRAÇÃO DO MODELO TOPMODEL
A calibração dos parâmetros do TOPMODEL (Tabela 4) foi feita de maneira
semiautomática com o objetivo de maximizar o coeficiente de eficiência (COE)
medidos pelo índice de Nash e Sutcliffe (NASH & SUTCLIFFE, 1970) que varia de
menos infinito a 1, sendo que quanto mais próximo de 1, melhor será a qualidade das
simulações. O período simulado foi de 22/08/12 a 08/06/13 totalizando 290 dias
simulados. Devido ao fato que o TOPMODEL apresenta um limite de linhas no arquivo
de entrada, esta série foi subdividido em 3 períodos como demonstra a Tabela 4
juntamente com os parâmetros calibrados.
Período m (m) ln(T0) (m²/h) Srmax (m) SrInit (m) ChVel (m/h) COE
P1: 22/08/12 a 22/11/12 0,03 -3,7 0,12 0,0001 1600 0,76
P2: 23/11/12 a 23/02/13 0,02 -2,75 0,08 0,008 1900 0,67
P3: 24/02/13 a 08/06/13 0,06 -3,75 0,08 0,017 1600 0,66
Média 0,04 -3,4 0,09 0,008 1700 0,7
Tabela 4: Períodos simulados e os parâmetros calibrados no TOPMODEL.
Levando em consideração que o TOPMODEL é um modelo que possui os
parâmetros relacionados a proporções físicas, conforme Santos (2009), espera-se
que os valores médios dos parâmetros calculados para toda a bacia hidrográfica não
alterem abruptamente em toda a série simulada.
O parâmetro Srmax consiste na capacidade máxima de armazenamento de
água na zona das raízes sendo diretamente relacionada com as características físicas
do solo, contemplando os processos de evapotranspiração e percolação (SIEFERT,
2012). O SrInit é o parâmetro que possui menor sensibilidade, mas por causa da
extensão temporal da série considerada, o valor variou para os três períodos.
Conforme Santos (2009), este parâmetro está associado a circunstâncias
antecedentes de umidade da bacia e é estimada durante a simulação. Já o parâmetro
ChVel refere-se à velocidade de propagação da onda cheia e dependem de fatores
como a declividade, formato da calha fluvial e material do leito, e também de fatores
como permeabilidade do solo e intensidade e distribuição da precipitação (SIEFERT,
2012).
75
Por outro lado, os parâmetros m e ln(T0) são os parâmetros que podem
apresentar as maiores variações durante a simulação, pois representam a recessão e
a transmissividade lateral saturada do solo. Desta maneira, para os três períodos
simulados na área de estudo, ocorreu uma significativa variação destes parâmetros.
O parâmetro m funciona como regularizador da profundidade efetiva do solo
e juntamente com a transmissividade saturada (T0), é definida a zona ativa do solo no
qual ocorre o escoamento subsuperficial (Beven et al., 1997), correspondendo ao
parâmetro mais importante do TOPMODEL no que se refere ao controle da resposta
hidrológica (MINE & CLARKE, 1996). Além disso, este parâmetro influencia as áreas
de contribuição, a fração da precipitação que gera escoamento superficial e a recarga
de água em relação ao escoamento subsuperficial (SIEFERT, 2012).
Após a calibração do modelo, foi gerada a vazão simulada pelo TOPMODEL.
A vazão simulada foi comparada com a vazão observada (Gráfico 5 e 6) e realizado o
cálculo do COE para toda a série. A vazão simulada mostrou-se coerente com a vazão
observada principalmente em relação aos picos do hidrograma, obtendo um COE
médio de 0,7 para todo o período. Os valores de COE igual ou acima de 0,7 indicam
alta eficiência no ajuste do modelo (MINE & CLARKE, 1996). Porém, nas recessões
o modelo apresentou limitação para reproduzir os dados observados.
Este problema pode estar relacionado à ocorrência de processos hidrológicos
não considerados nas hipóteses simplificadas pelo TOPMODEL (BEVEN, 2002),
como a ausência de conectividade entre as AS (SANTOS, 2009) ou por não considerar
os diferentes tipos de cobertura do solo e as diferentes classes de solo que possuem
características e respostas hidrológicas distintas, ressaltando a dificuldade de simular
perfeitamente as vazões em bacias hidrográficas (SIEFERT, 2012). Outro problema
ocorrido foi em relação à um pico no hidrograma de vazão observada para o mês
05/2013 (Gráfico 5), no qual o modelo não conseguiu reproduzir.
Observa-se que este problema está nitidamente relacionado aos dados de
precipitação (Gráfico 5), onde nota-se que para os meses de 04/2013 e 05/2013, os
dados de precipitação não apresentam coerência com o restante da série. Este fato
ocorreu devido à uma falha nos dados de precipitação para esses dois meses. Deste
modo, a falha foi preenchida utilizando dados da estação pluviométrica mais próxima,
a estação Corredeira que se localiza a menos de 1 km da área de estudo (26º25’59’’S
e 49º34’00’’W), ressaltando a dificuldade de monitorar processos naturais.
76
De modo geral, a vazão simulada se mostrou similar à vazão observada,
sendo considera satisfatória a modelagem dos processos hidrológicos levando em
consideração as limitações do TOPMODEL. Neste sentido, a vazão média simulada
foi de 1,65 m³/s enquanto que a vazão média observada foi de 1,67 m³/s.
Gráfico 5: Precipitação e vazão observada e simulada.
Gráfico 6: Vazão Observada e Simulada acumuladas no tempo em relação à linha de tendência.
5.3.2 DINÂMICA DAS ÁREAS SATURADAS, ÁREA VARIÁVEL DE AFLUÊNCIA E
PROBABILIDADE DE SATURAÇÃO
A simulação do TOPMODEL resultou na dinâmica das AS durante o período
considerado. Segundo Siefert (2012), pode-se considerar que a distribuição espacial
e temporal das AS são proporcionais a distribuição espacial e temporal das áreas no
qual o déficit de umidade do perfil do solo é zero para determinada hora do dia
simulado pelo TOPMODEL. De modo geral, a dinâmica das AS da bacia do rio
Corredeiras possui uma sensibilidade hidrológica razoável, podendo ser analisado no
Gráfico 7 onde observa-se a resposta das AS em relação à vazão observada no que
se refere aos picos do hidrograma e as recessões em períodos de estiagem. No
Gráfico 7, nota-se que o problema dos dados de precipitação para os meses de
0
5
10
15
20
25
30
350
2
4
6
8
10
12
14
16
22/08/12 13/09/12 05/10/12 27/10/12 18/11/12 10/12/12 01/01/13 23/01/13 14/02/13 08/03/13 30/03/13 21/04/13 13/05/13 04/06/13
Pre
cip
itação
Vazão
Ob
sserv
ad
a e
S
imu
lad
a
Precipitação (mm) Vazão Observada (m³/s) Vazão Simulada (m³/s)
y = 0,9837x + 218,72R² = 0,9991
0
1500
3000
4500
6000
7500
9000
10500
0 1500 3000 4500 6000 7500 9000 10500Vazão
Ob
serv
ad
a A
cu
mu
lad
a (
m³/
s)
Vazão Simulada Acumulada (m³/s)
77
04/2013 e 05/2013 (Gráfico 5) também afetou a distribuição das AS nos respectivos
meses, no qual o patamar das AS não acompanhou o patamar da vazão observada.
Gráfico 7: Dinâmica das AS em relação à vazão observada.
O Gráfico 8 apresenta a curva de permanência das AS no tempo para toda a
série considerada. Observa-se que a área mínima saturada (8,6%) permaneceu por
100% do tempo, enquanto 15% de área saturada permaneceu por 40% do tempo e a
área saturada máxima que ocupou 22% da superfície da bacia permaneceu por
apenas 3% do tempo. Neste sentido, observa-se uma variação da porcentagem de
AS entre 8,6% a 22% da área total da bacia hidrográfica.
As AS mínimas estimadas pelo TOPMODEL correspondem aos valores do
SWI maiores que 6, ou seja, apenas 8,6% da superfície total da bacia permanece
permanentemente saturada, sendo áreas contíguas aos rios perenes da bacia
hidrográfica (Figura 30). Por outro lado, as áreas máximas com valores de SWI
maiores que 5 formaram uma rede de drenagem intermitente localizadas em áreas
preferencialmente planas, com grandes áreas de contribuição de escoamento e
comprimentos de rampa a montante, contribuindo para os canais da bacia hidrográfica
(Figura 30). Deste modo, a dinâmica das AS mínimas e máximas corresponde a
parcela do processo de AVA proposto na década de 60 (citado no item 3.2), onde o
processo de saturação do solo e o processo de expansão e contração das AS ocorrem
ao longo de tempo.
Neste sentido, nota-se a partir da Figura 30 que durante os eventos de
precipitação, as regiões mais próximas às cabeceiras de drenagem atingiram o estado
de saturação hídrica do solo, que posteriormente contribuíram para a formação de
canais intermitentes em áreas contíguas aos canais perenes, principalmente em áreas
de convergência de fluxo. No instante em que a bacia do rio Corredeiras atingiu seu
0
3
6
9
12
15
18
21
0
3
6
9
12
15
18
21
22/08/12 14/09/12 07/10/12 30/10/12 22/11/12 15/12/12 07/01/13 30/01/13 22/02/13 17/03/13 09/04/13 02/05/13 25/05/13
Áre
as S
atu
rad
as (
%)
Vazão
Ob
serv
ad
a e
S
imu
lad
a (
m³/
s)
Vazão Observada (m³/s) Áreas Saturadas (%)
78
estado de saturação máximo, concomitantemente ocorreu a geração de uma nova
rede de drenagem a partir do escoamento superficial resultante das AS. A partir disso,
observa-se o aumento da largura dos principais canais de drenagem acarretando na
expansão da área que contribui diretamente para o escoamento superficial.
Gráfico 8: Porcentagem de áreas saturadas no tempo.
As AS dependem de fatores como a umidade antecedente, quantidade e
intensidade da precipitação que atinge a região e geralmente ocupam em média 10%
da área total da bacia hidrográfica, podendo variar entre 1% a 50% (ZAKIA, 1998).
Estes valores são condizentes com os resultados obtidos nesta modelagem, uma vez
que o valor de saturação máxima da bacia do rio Corredeiras chegou à 22% da área
total.
Analisando a distribuição espacial das AS, pode-se afirmar que estas estão
coerentes com as características topográficas da área de estudo, uma vez que ocorre
a presença de áreas de relevo suave com largas planícies fluviais na seção mais
próxima do rio Corredeiras, que se apresentam como áreas altamente suscetíveis a
saturação hídrica do solo de forma periódica ou permanente. Além disso, essas áreas
são caracterizadas pela presença de grandes áreas de contribuição, vales encaixados
e baixas declividades, notadamente no terço inferior das vertentes no qual o relevo
favorece a acumulação de fluxo dos canais de drenagem e a geração de AS
temporárias, que se constituem entre as AS mínimas até as AS máximas. Desta
maneira, destaca-se a importância do relevo como agente controlador no que se
refere aos mecanismos de geração de escoamento através do estudo das AS e AVA.
Além disso, um aspecto ambientalmente importante das AS e da AVA é que
elas apresentam uma biodiversidade distinta com fauna e flora adaptadas às
condições de variação da saturação do ambiente, e deste modo, essas áreas
possuem grande importância ambiental e devem ser preservadas (SANTOS &
6
8
10
12
14
16
18
20
22
0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100%Po
rce
nta
gem
de
Áre
a Sa
tura
da
(%)
Permanência no Tempo
79
KOBIYAMA, 2008), pois fornecem uma base científica para a definição e localização
das áreas de preservação dentro de bacias hidrográficas (SIEFERT, 2012).
Figura 30: Áreas Saturadas Máximas e Mínimas e Probabilidade de Saturação da bacia do rio
Corredeiras.
Conforme o Sistema Brasileiro de Classificação de Solos, nas áreas de
planície fluvial são geralmente identificados os solos hidromórficos no qual possuem
características pedológicas que propiciam a saturação hídrica do solo por períodos
prolongados (EMBRAPA, 2013). Entretanto, este grupo de solos não é considerado
no mapeamento da EMBRAPA (2004) para a bacia do rio Corredeiras, devido à escala
do mapeamento de 1:250.000 que generaliza as classes de solos.
80
Por outro lado, a probabilidade de saturação (Psat) da bacia do rio Corredeiras
foi calculada de acordo com a proposta de Walter et al., (2000), no qual utiliza a
seguinte equação:
Psat Ai = Ʃ𝑛𝑠𝑎𝑡
Ʃ𝑛𝑡𝑡 (27)
Onde nsat é o número de dias em que o pixel Ai permaneceu saturado
produzindo escoamento superficial e ntt é o número total de dias do período simulado.
Deste modo, a Psat foi calculada para cada pixel da área de estudo levando em
consideração o tempo que este permaneceu saturado em relação ao total de dias
simulados. A Figura 30 apresenta a dinâmica das AS e AVA juntamente com a Psat
que variou de 0% a 100%, no qual evidencia-se às maiores probabilidades de
saturação próximas às planícies de inundação. O Gráfico 9 estabelece a relação entre
a dinâmica das AS e suas respectivas probabilidades de saturação, onde observa-se
que as AS mínimas (8,6%) possuem 100% de probabilidade de saturação e de gerar
escoamento superficial, enquanto que 15% das AS possuem a probabilidade de
61,53% de saturação e as AS máximas (22%) possuem apenas 13,57% de
probabilidade saturação.
Neste sentido, as AS mínimas (8,6%) representam às planícies de inundação
dos principais canais da rede de drenagem, enquanto que a partir deste ponto até
cerca de 15% das AS, correspondem aos terraços fluviais que alcançam o estado de
saturação conforme a amplitude dos eventos pluviométricos e no qual as AS variam
linearmente com a Psat. Por fim, dos 15% até as AS máximas (22%), correspondem as
porções de transição entre as vertentes e os vales onde a Psat é menor. Esta relação
entre as AS e a Psat, indica a dinâmica espacial e temporal do processo de AVA e está
coerente com as condições topográficas locais, pois ocorre a presença de planícies
fluviais e grandes áreas de contribuição que favorecem a formação de banhados
permanentes e áreas de saturação temporária ao longo dos canais de drenagem. Por
outro lado, observa-se que 78% da área total da bacia não satura, portanto, possui
probabilidade de 0%, sendo localizados principalmente nos terços médios até os topos
das vertentes.
81
Gráfico 9: AS em relação a probabilidade de saturação.
A distribuição das AS e da Psat pelas classes de uso da terra (Figura 31)
demonstram que em sua grande maioria, as AS encontram-se em áreas de mata
nativa e áreas de campo. Em menor proporção as AS máximas atingem locais de
reflorestamento de pinus principalmente no centro e sul da bacia hidrográfica.
Entretanto, observa-se na porção norte da bacia uma grande quantidade de áreas de
cultivo extremamente próximas das planícies fluviais e dos principais canais de
drenagem, podendo ocorrer o transporte de sedimentos e poluentes em direção a rede
de drenagem. Além disso, a grande quantidade de estradas presentes na bacia
também apresenta um grande problema em relação ao transporte de sedimentos, pois
majoritariamente são estradas não pavimentadas. Deste modo, ressalta-se que a
distribuição das AS podem ser alteradas à medida que ocorre alterações no uso da
terra, que influenciam na disponibilidade de água no solo e concomitantemente, nas
áreas que geram escoamento superficial.
0%
20%
40%
60%
80%
100%
8 10 12 14 16 18 20 22P
rob
ab
ilid
ad
e d
e
Satu
ração
Áreas Saturadas (%)
82
Figura 31: Áreas Saturadas Máximas e Mínimas, Probabilidade de Saturação e classes de uso da
terra da bacia do rio Corredeiras.
Neste contexto, destaca-se as preocupações em relação a qualidade e
disponibilidade dos recursos hídricos e do solo através dos estudos de escoamento
superficial, transporte de sedimentos e poluentes, como as propostas dos conceitos
de AHS e ACA. Nos estudos que trabalharam com a delimitação das AHS, destacam-
se os trabalhos de Walter et al., (2001) e Silva (2012), que aplicaram o critério de
áreas com mais de 30% de Psat como AHS, enquanto que Siefert (2012), utilizou áreas
com mais de 90% de Psat juntamente com áreas onde as condições pedológicas e
topográficas são propícias à ocorrência de vegetação hidrófila e higrófila. Já Agnew
et al., (2006), utilizou um valor de 5% de Psat e Gorsevski et al., (2008), utilizou um
83
valor de 100% de Psat, correspondendo as AS mínimas que se encontram
permanentemente saturadas.
Por outro lado, Drewes & Qiu (2011), classificaram áreas que possuem IT com
valor acima de 9 como AHS através da análise de sua matriz, e a partir disso,
correlacionaram com o uso da terra da área em estudo, chegando à conclusão que o
cruzamento das AHS com áreas urbanas e áreas de cultivo, podem ser consideradas
como ACA. Neste sentido, segundo Siefert (2012), pode-se utilizar o conceito de ACA
como uma forma de limitar o uso da terra e priorizar a conservação da natureza em
áreas de manejo crítico, com o objetivo de relacionar as zonas mais sensíveis com o
uso da terra para delimitar áreas de preservação.
Neste contexto, destaca-se que as áreas com características hidromórficas
possuem fragilidade ambiental decorrente dos mesmos estarem sujeitos a constantes
saturações hídricas, que concomitantemente, acarretam em uma alta suscetibilidade
à contaminação, uma vez que os riscos de contaminação do nível freático são maiores
em locais onde ele se encontra mais próximo à superfície, pois a distância de
deslocamento do contaminante até o nível freático é menor, facilitando a
contaminação (MARTINS et al., 2012).
Com base nisso, destaca-se a importância da função de filtro exercida pelos
solos que é decorrente das superfícies dos coloides eletricamente carregados que
possibilita a retenção iônica dos metais tóxicos, pesticidas e substâncias orgânicas.
Porém, os solos possuem limites para sorver esses poluentes e quando os mesmos
são ultrapassados compromete-se a qualidade ambiental (BRADY & WEIL, 2013).
Portanto, a contaminação do nível freático é algo que deve ser evitado, pois no
momento em que o solo se encontra saturado, os contaminantes tendem de se
dissipar com facilidade por entre os seus poros.
Segundo Walter et al., (2001), as áreas com maior probabilidade de saturação
também são áreas com maior probabilidade de gerar escoamento superficial e
consequentemente, são áreas que podem carrear poluentes e sedimentos, sendo
classificadas como AHS e deveriam possuir um manejo diversificado para evitar a
contaminação dos recursos naturais. Portanto, para a bacia do rio Corredeiras, as
áreas com maior Psat e o seu entorno deveriam possuir um manejo adequado com o
intuito de diminuir o escoamento superficial, com o objetivo de mitigar o transporte de
sedimentos e poluentes em direção aos canais de drenagem. Estes fatos são
84
relevantes principalmente na porção norte da área de estudo onde as zonas de cultivo
localizam-se a menos de 150 m de distância das AS, enquanto que na porção sul da
bacia do rio Corredeiras, também ocorrem áreas de cultivo com menos de 150 m de
distância das nascentes da bacia, podendo ser classificadas como ACA (Figura 31).
Além disso, o cruzamento das estradas não pavimentadas com as AS também podem
ser classificadas como ACA (Figura 31), devido a produção de sedimentos das
estradas que são transportados através do escoamento superficial.
5.3.3 VALIDAÇÃO DA DISTRIBUIÇÃO ESPACIAL DAS ÁREAS SATURADAS
A validação da distribuição das AS foi feita através da verificação em campo
como demonstra a Figura 32. O ponto 01 refere-se ao exutório e representa a planície
fluvial da bacia do rio Corredeiras. Os pontos 02 a 05 localizam-se em uma vertente
no sul da bacia no qual é monitorada pelo LHG com poços de medição do nível
freático. Nestes pontos, nota-se que à medida em que se desloca do terço inferior da
vertente em direção ao fundo de vale (do ponto 05 em direção ao ponto 02), o nível
freático localiza-se mais próximo da superfície até a ocorrência de áreas de banhado
(ponto 02), onde o perfil do solo encontra-se totalmente saturado.
Estes poços de monitoramento localizam-se em áreas onde durante eventos
pluviométricos, o nível freático atinge o nível da superfície resultando na saturação
hídrica de todo o perfil do solo e gerando escoamento superficial. Neste sentido,
observa-se que o modelo TOPMODEL especializou com precisão essas áreas, com
destaque para os pontos 03 ao 05 que localizam-se em AS máximas, ou seja, essas
áreas fazem parte da dinâmica do processo de AVA e atingem o estado de saturação
do solo dependendo de fatores como umidade antecedente, quantidade e intensidade
da precipitação.
Por outro lado, os pontos 06 e 08 situam-se na planície do rio Saci e do rio
Feio respectivamente, representando áreas que possuem grande Psat, pois são áreas
mais próximas aos rios perenes e formam uma rede de drenagem intermitente que
expandem-se e contraem-se dependendo da precipitação. Essas áreas são
preferencialmente planas, com grandes áreas de contribuição de escoamento e
comprimentos de rampa a montante e baixa declividade. Por fim, o ponto 07 localiza-
se no topo da vertente onde não ocorre a saturação hídrica do solo, uma vez que a
85
área de contribuição é pequena e a declividade é alta. Nestes locais a tendência é de
que a água se desloque em direção às regiões mais baixas como os pontos anteriores.
86
Figura 32: Áreas Saturadas Máximas e Mínimas, Probabilidade de Saturação e pontos de validação da bacia do rio Corredeiras.
87
5.4 TRANSFORMAÇÃO TASSELED CAP WETNESS
Após a conversão dos níveis de cinza em radiância e posteriormente em
reflectância nas quatro imagens LANDSAT 8 selecionadas (29/10/14, 29/08/15,
20/01/16 e 30/04/16), foi gerado a transformação TCW conforme a equação 26
proposto por Baig et al., (2014). De acordo com Durán et al., (2013), o TCW possui
um bom desempenho e maior consistência na delimitação e discriminação das áreas
com maior presença de umidade. Essa transformação gera uma nova imagem através
da combinação linear de seis bandas no qual são delimitados novos eixos diretamente
relacionadas as características físicas da imagem e demonstra o conteúdo de
umidade presente na vegetação e no solo, podendo ser utilizada para a delimitação
de áreas propensas a inundação (DIAS et al., 2013).
A Figura 33 apresenta a espacialização do TCW para as quatro imagens
selecionadas. As áreas mais próximas ao tom azul são áreas onde o teor de umidade
é alto, enquanto que as regiões mais próximas do marrom representam áreas com
menor umidade. Entretanto, observa-se que este índice representou as áreas com
maior densidade de cobertura vegetal como os locais com maior teor de umidade, ao
invés de representar as áreas com solo saturado como as planícies fluviais e
banhados. A partir disso, nota-se uma limitação deste índice em relação a área de
estudo que possui uma vegetação extremamente densa, pois constitui-se como uma
bacia hidrográfica rural conforme evidenciado no item 5.1.
88
Figura 33: TCW da bacia do rio Corredeiras para 29/10/14 (A), 29/08/15 (B), 20/01/16 (C) e 30/04/16
(D).
89
Este fato é explicado através da Figura 34 no qual apresenta um exemplo de
reflexão múltipla da radiação eletromagnética entre camadas de folhas. É possível
constatar que para cada camada de folha da vegetação, aproximadamente 50% da
radiação eletromagnética incidente é refletida e 50% é transmitida por meio das folhas.
Deste modo, quando uma segunda camada de folha é sobreposta à primeira, dos 50%
de radiação transmitidos, 25% podem ser refletidos e 25% podem ser transmitidos por
entre as folhas sendo que este número continua diminuindo conforme a adição de
mais camadas de folhas (aumento do índice de área foliar) (PONZONI et al., 2015).
Com base nisso, é possível afirmar que quanto maior a densidade da
cobertura vegetal, maior é a quantidade de camadas de folhas sobrepostas, e assim,
impossibilitando que o índice TCW consiga estimar o teor de umidade do solo nestes
locais. Portanto, na região do visível a reflectância tende a diminuir com o aumento
das camadas de folhas da vegetação, enquanto que na região do infravermelho
próximo, a reflectância tende a aumentar com o acréscimo de camadas (PONZONI et
al., 2015).
Em regiões de clima subquente por exemplo, geralmente a vegetação está
condicionada a se desenvolver em áreas com maior umidade, ou seja, a vegetação
mais desenvolvida normalmente localiza-se próxima aos canais de drenagem, como
demonstra a Figura 35. Esta figura representa vertentes do Parque Nacional Serra do
Gandarela, em Minas Gerais, no qual o bioma predominante é o Cerrado. As flechas
vermelhas na figura indicam locais onde existe o acumulo de água e notadamente a
vegetação presente é mais densa e desenvolvida, evidenciando que a vegetação local
é condicionada pela dinâmica da umidade do solo. Neste caso o índice TCW poderia
relacionar as áreas de maior umidade da vegetação com as áreas de maior umidade
do solo.
Porém, para a bacia do rio Corredeiras que se encontra em região de clima
temperado, a vegetação não está diretamente relacionada com as áreas de maior
saturação do solo. Dentro da área de estudo essas zonas com maior umidade do solo
geralmente possuem uma vegetação baixa como as áreas de banhado. O contrário
ocorre com a cobertura vegetal mais alta e desenvolvida, que normalmente encontra-
se em locais onde o solo possui uma boa drenagem e não ocorre a saturação hídrica.
Apesar desta limitação do TCW para a área de estudo, nota-se que a umidade
90
presente na vegetação também possui uma dinâmica espacial e temporal como as AS
e variam sazonalmente conforme a precipitação.
Figura 34: Exemplo de reflexão múltipla da radiação eletromagnética entre camadas de folhas.
Fonte: Ponzoni et al., (2015).
Figura 35: Vertentes no Parque Nacional Serra do Gandarela, Minas Gerais.
Fonte: O autor.
91
6. CONSIDERAÇÕES FINAIS
O índice SWI se mostrou mais eficiente na modelagem do relevo em relação
as áreas que possuem maior probabilidade de saturação hídrica do solo, quando
comparado com o IT utilizando a análise da paisagem. Deste modo, conclui-se que o
SWI representa a distribuição espacial das áreas com maior umidade potencial de
forma mais próxima da realidade, principalmente nas porções mais próximas da
planície fluvial e da rede de drenagem que são as áreas com maior probabilidade de
saturação hídrica do solo.
A calibração do TOPMODEL resultou em um COE médio de 0,7,
demonstrando que o TOPMODEL é um modelo adequado para simular a dinâmica
espacial das AS ao longo do tempo, pois a vazão simulada ficou bem próxima da
vazão observada. As AS variaram de 8,6% a 22% da área total da bacia hidrográfica,
valores estes condizentes com os valores apontados pela literatura.
As AS mínimas coincidiram com os rios perenes enquanto as áreas máximas
formaram uma rede de drenagem intermitente que contribui para os canais da bacia
hidrográfica. Apesar de superestimar a vazão nos períodos de recessão devido a
simplificação do modelo, de modo geral, o TOPMODEL respondeu bem às condições
ambientais da área de estudo, confirmando a aplicabilidade deste modelo em regiões
de clima úmido e relevo suave. Neste sentido, este tipo de simulação mostra potencial
de utilização como ferramenta para o planejamento ambiental, pois permite orientar
ações antrópicas sobre o meio físico com base no estudo dos processos naturais.
As áreas com maior Psat localizam-se nas planícies fluviais e nos principais
canais de drenagem. Porém, na porção norte da bacia hidrográfica existe uma grande
quantidade de áreas de cultivo que podem transportar sedimentos e poluentes em
direção as AS com maior Psat. Da mesma forma, a grande quantidade de estradas não
pavimentadas espalhadas pela região enfatiza a problemática do transporte de
sedimentos em direção aos rios.
De modo geral, comparando os resultados obtidos pelo TOPMODEL com os
do TCW, é possível afirmar que o modelo foi mais eficaz e conseguiu especializar de
forma mais detalhada a umidade no solo, chegando a mapear pequenas áreas de
banhado permanentes e áreas de saturação temporária ao longo dos canais de
drenagem. Por outro lado, o TCW apresentou limitações devido a influência da
vegetação extremamente densa que impossibilitou o índice em detectar a umidade
92
presente no solo, apresentando em sua grande maioria, áreas com maior cobertura
vegetal como as zonas mais úmidas.
Porém, a metodologia de modelagem hidrogeomorfológica exige mais
recursos uma vez que necessita de equipamentos de medição como estações
meteorológicas e fluviosedimentométricas, além do monitoramento constante. Por
outro lado, o sensoriamento remoto apesar de sua limitação para a área de estudo
onde a vegetação não está diretamente relacionada aos solos mais úmidos, mostrou-
se eficaz na espacialização da umidade presente na vegetação. Deste modo, conclui-
se que a bacia do rio Corredeiras possui um alto potencial de armazenamento de
água, tanto pela dinâmica das AS e AVA que geram escoamento superficial, como
pela água presente na própria vegetação.
93
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