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USO DO MODELO SWAT E MODELOS DE CLIMA NA

ANÁLISE DA DISPONIBILIDADE HÍDRICA: UM ESTUDO

COM BACIAS DE SANTA CATARINA

Aluna: Tássia Mattos Brighenti

Orientadora: Nadia Bernardi Bonumá, Dra.

Coorientador: Pedro Luiz Borges Chaffe, Dr.

Florianópolis, 18 de outubro de 2019

INTRODUÇÃO 2

A disponibilidade de água em uma bacia pode ser afetada por modificações

nos padrões de precipitação, temperatura, uso do solo, e evapotranspiração.

O estado de Santa Catarina apresenta aumento na média anual de vazões

máximas, médias e de eventos extremos. (Chagas e Chaffe, 2018; Saurral et al.,

2008).

O Plano Nacional de Adaptação às Mudanças do Clima valida a

necessidade de estudos que visam e gestão do risco associado a esse

fenômeno.

Mudança relativa na vazão

(1900-1970 a 1971-2000)

Mudança relativa na vazão

(1900-1998 a 2041-2060)

IPCC AR4

INTRODUÇÃO 3

Modelos hidrológicos são ferramentas necessárias para lidar com

problemas referentes aos recursos hídricos e obter informações sobre a

disponibilidade de água.

Modelos de clima (GCM) fornecem informações importantes sobre as

mudanças que podem ocorrer em variáveis como a precipitação e

temperatura.

INTRODUÇÃO 4

Modelos hidrológicos são ferramentas necessárias para lidar com

problemas referentes aos recursos hídricos e obter informações sobre a

disponibilidade de água.

Modelos de clima (GCM) fornecem informações importantes sobre as

mudanças que podem ocorrer em variáveis como a precipitação e

temperatura.

Alguns passos são necessários para aplicações conjuntas de

modelos de clima e modelos hidrológicos:

5INTRODUÇÃO

(Clark et al., 2016)

INTRODUÇÃO 6

Na prática este tipo de abordagem ainda enfrenta algumas lacunas:

Como a estimativa da disponibilidade total de água e decada um dos componentes do ciclo hidrológico, comdesempenho razoável. (Boutt and Iroume, 2017; Hall et al., 2014;Wood et al., 2011).

Representação confiável dos processos hidrológicosperante a resolução espacial grosseira dos GCMs(Abbaspour et al., 2009; Mehta et al., 2016).

Compreender qual a escala espaço-temporal da chuvaé necessária na representação de processoshidrológicos específicos. (Kim e Kim, 2018; Zhang et al., 2018).

INTRODUÇÃO 7

O modelo Soil and Water Assessment Tool

Ferramenta integrada para estudos

multidisciplinares em diversas escalas

espaciais e temporais, e pode ser

diferentes condições fisiográficas e

climáticas de bacias hidrográficas.

O Coupled Model Intercomparison Project Phase 5 (CMIP5)

Pacote de modelos de clima, que são usados nas projeções de um passado

próximo e projeções futuras de variáveis climáticas como temperatura e

precipitação.

8OBJETIVOS

Objetivo Geral:

Analisar a disponibilidade hídrica de bacias hidrográficas de

Santa Catarina através do uso combinado do modelo Soil and

Water Assessment Tool (SWAT) e modelos de clima (GCMs).

9OBJETIVOS

Objetivos Específicos:

i. Investigar como a resolução espacial dos dados de chuva influencia na

resposta hidrológica do modelo SWAT.

ii. Testar como as diferenças na precipitação e no cálculo da

evapotranspiração afetam os valores dos parâmetros do modelo SWAT

durante o processo de calibração.

iii. Analisar como as possíveis escolhas no cálculo da evapotranspiração

podem influenciar as simulações de disponibilidade hídrica.

iv. Selecionar os modelos de clima que melhor representam as condições de

precipitação e temperatura para o estado de Santa Catarina.

Hipótese (i): Quanto mais detalhada a distribuição espacial da chuva, melhoras simulações do modelo SWAT.

10OBJETIVOS











Hipótese (ii): Durante o processo de calibração, os parâmetros do modeloSWAT são sensíveis a modificações na chuva de entrada e no cálculo daevapotranspiração.

11OBJETIVOS










precipitação e temperatura para o estado de Santa Catarina. Hipótese (iii): O cálculo da disponibilidade de água em uma bacia édiretamente influenciado pela escolha do método de evapotranspiração.

12OBJETIVOS











Hipótese (iv): Os dados dos GCMs devem passar por um processo decorreção de viés.

Hipótese (v): Existe um grupo reduzido de GCMs que possuem melhorajuste aos dados observados.

13OBJETIVOS











ÁREA DE ESTUDO

14

15

Área de estudo

As nove bacias hidrográficas estudadas variam de 300 - 15.000 km²

• Duas vertentes principais

• Período dos dados: 1985 – 2013

• 96 estações de chuva

• 15 pontos de vazão

• Total de:

4 UHEs,

10 PCHs,

54 pontos de captação

O MODELO SWAT

16

17

Soil and Water Assessment Tool – SWAT

𝑆𝑊𝑡 é a quantidade final de água no solo (mm), 𝑆𝑊o é a quantidade inicial de água no solo (mm), t é o tempo (dias), 𝑅𝑑𝑎𝑦 é a precipitação total diária

no dia t (mm), 𝑄𝑠𝑢𝑝 o escoamento superficial no dia t (mm), 𝐸𝑎 é a evapotranspiração total diária no dia t (mm), 𝑊𝑠𝑒𝑒𝑝 é a quantidade de água que

entra e é armazenada no solo no dia t, e 𝑄𝑔𝑤 é a vazão de retorno no dia t (mm).

Baseado na equação geral do balanço hídrico:

Modelo semi-distribuído,

contínuo no tempo.

A disponibilidade de água na bacia é

traduzida pela variável produção de água

(WYLD):

SURQ é o escoamento superficial; LATQ é o escoamento lateral; é o

escoamento subterrâneo; TLOSS são as perdas por transmissão; e PD é a

água que fica retida em lagos e/ou depressões no terreno.

𝑊𝑌𝐿𝐷 = 𝑆𝑈𝑅𝑄 + 𝐿𝐴𝑇𝑄 + 𝐺𝑊𝐺 − 𝑇𝐿𝑂𝑆𝑆 − 𝑃𝐷

18

CONFIGURAÇÃO DO MODELO SWAT

Solo

Uso do solo

DEM (30m) Delimitação da bacia

Delimitação das HRUs

Dados climáticos

Séries históricas

Hidrografia

Simulação SWAT

Edição

Calibração

Parametrização

Dados de saída

Entrada Processamento

19



20

CALIBRAÇÃO E VALIDAÇÃO DO MODELO SWAT

2221111 rKGE

Função Objetivo usada na calibração

α é a razão de variabilidade entre o desvio padrão dos

valores medidos (O) e simulados (S); r é o coeficiente de

correlação; e β é a relação entre os valores médios

simulados e observados.

A série de dados é dividida em dois

segmentos, um para calibração e outro

para validação.

10 anos calibração - 5 anos validação

Split-Sample Test

Todas as partes do hidrograma tem

mesmo peso.

Valor ideal 1

Faixa aceitável: ≥0,5 (Moriasi et al., 2007)

𝛼 =ҧ𝑆

ത𝑂

𝛽 =𝜎𝑆𝜎𝑂

21


Análise de Incerteza

r-factor – representa espessura

do envelope de incerteza.

p-factor – porcentagem dos

valores observados que ficam

dentro do envelope.

Faixa aceitável: r-fator ≤ 1,15

p-fator ≥ 0,70(Abbaspour et al., 2015, 2014)

𝑟 − 𝑓𝑎𝑐𝑡𝑜𝑟 =

1𝐾σ𝑙=1𝐾 𝑞𝑢 − 𝑞𝐿 𝑡

σ𝑥

onde, K é o número total de observações da variável q; 𝑞𝑢 𝑒 𝑞𝐿representam os percentis 2,5th (𝑞𝐿) e 97,5th (𝑞𝑢) da distribuição

cumulativa de cada ponto simulado; e σx é o desvio padrão dos

dados observados.

FERRAMENTA DE PÓS PROCESSAMENTO

Sequential Uncertainty Fitting Procedure - SUFI2

22

• Definição dos parâmetros do

modelo a serem ajustados

• Entrada dos dados de vazão

monitorados

• Definição do ponto da bacia a ser

calibrado

• Definição da função objetivo


23

RESOLUÇÃO ESPACIAL DA CHUVA PARA O

MODELO SWAT

(i): Investigar como a resolução espacial dos dados de chuvainfluencia na resposta hidrológica do modelo SWAT.

(ii): Testar como as diferenças na precipitação e no cálculo daevapotranspiração afetam os valores dos parâmetros do modelo

SWAT durante o processo de calibração.

DIFERENÇAS NA EVAPOTRANSPIRAÇÃO

(ii): Testar como as diferenças na precipitação e no cálculo daevapotranspiração afetam os valores dos parâmetros do modeloSWAT durante o processo de calibração.

(iii): Analisar como as possíveis escolhas no cálculo daevapotranspiração podem influenciar as simulações dedisponibilidade hídrica.

MODELOS DE CLIMA COMO ENTRADA NO

SWAT

(iv): Selecionar os modelos de clima que melhor representam ascondições de precipitação e temperatura para o estado de SantaCatarina.

24


MODELO SWAT








SWAT


25


RESOLUÇÃO ESPACIAL DA CHUVA PARA O MODELO SWAT

IDW IDW IDW

?

Grid size

Rainfall inputs

• Original

Grid Size(IDW)• 5 km• 10 km• 30 km• 90 km

km

km

IDW IDW IDW

?

Grid size

Rainfall inputs

• Original


km

km


26

IDW IDW IDW

?

Grid size

Rainfall inputs

• Original


km

kmRESOLUÇÃO ESPACIAL DA CHUVA PARA O MODELO SWAT

Os dados observados (original) foram interpolados para um novo conjunto de

estações definidas pelo gradeamento da área de estudo (5, 10, 30 e 90 km).

As estações originais são interpoladas para o centro de cada grade. Onde,

cada ponto central da grade representa uma nova estação de chuva para o

modelo.

27

IDW IDW IDW

?

Grid size

Rainfall inputs

• Original


km

kmRESOLUÇÃO ESPACIAL DA CHUVA PARA O MODELO SWAT

Os dados observados (original) foram interpolados para um novo conjunto de

estações definidas pelo gradeamento da área de estudo (5, 10, 30 e 90 km).

As estações originais são interpoladas para o centro de cada grade. Onde,

cada ponto central da grade representa uma nova estação de chuva para o

modelo.

A diferença na resolução espacial da chuva, influencia nos

resultados gerados pelo SWAT?

28


Para às médias gerais, a interpolação e o gradeamento não melhoraram as

simulações de vazão.

As cinco resoluções são similares em termos de desempenho.

29





30


Original 5 km 10 km

30 km 90 km

NS 0,86 NS 0,89 NS 0,89

NS 0,87 NS 0,87




31

EFEITO DA RESOLUÇÃO ESPACIAL DA CHUVA NAS SIMULAÇÕES

A interpolação melhorou a simulação da vazão em 8 dos 10 pontos de

monitoramento.

Anos secos:

+

-

Bacia Original 5 km 10 km 30 km 90 km

das Almas_1

das Almas_2

Iracema

Chapecó

do Peixe_1

do Peixe_2

Canoas

Itapocú

Timbó_1

Timbó_2

32

Por exemplo...

33


Original 5 km 10 km 30 km 90 km

Para a bacia das Almas, o NS mudou de insatisfatório 0,21 para um valor

satisfatório de 0,76.

34


Na bacia do rio do Peixe, o NS mudou de insatisfatório 0,32, para um

valor aceitável de 0,78.

Para o exutótio não houve melhora.

Original 5 km 10 km 30 km 90 km

35

(ii) Diferenças nos parâmetros

Calibração para os diferentes tipos de grade

curva número armazenamento da água no solo

As grades 5, 10 e 30 km apresentam os mesmos conjuntos de parâmetros. O

arranjo original e a grade 90 km, diferem entre si e entre os outros três

gradeamentos.


36

Grades mais detalhadas não melhoram a simulação da vazão quando o

período total foi analisado.

Frente a condição distinta de ano seco, o detalhamento da rede de chuva se

faz necessário, com a grade 5 km apresentando os melhores resultados.

Foram identificados 3 conjuntos ótimos de parâmetros para as 5 entradas

diferentes de chuva.


MODELO SWAT




37


MODELO SWAT








SWAT


38


PET

Evapotranspiração



39


PET

Evapotranspiração

Pode ser calculada

pelo modelo ou entrar

direto com os dados já

calculados .


40


(iii) Influência na disponibilidade hídrica

Hargreaves Penman-Monteith

/

r

r

r

eeckGR

ET

a

s

a

aspatimen

1

0

onde, 𝐸𝑇𝑜 é a evapotranspiração potencial (mm/dia); ∆ é o gradiente

de declividade da curva de pressão de vapor de saturação contra

temperatura (kPa/ºC); 𝑅𝑛 é o saldo de radiação (MJ.m−2/dia); 𝐺 é a

densidade do fluxo de calor no solo (MJ.m−2/dia); 𝐾𝑡𝑖𝑚𝑒 constante que

depende da escala de tempo utilizada; 𝜌𝑎 densidade média do ar em

pressão constante (kg.m−3); 𝑐𝑝 calor específico do ar (MJ.kg−1/ºC);

𝑒𝑠 − 𝑒𝑎 é o déficit de pressão de vapor do ar para a altura de

referência medida (kPa); 𝑟𝑎 e 𝑟𝑠 são as resistências totais da cobertura

e aerodinâmica (sm−1); 𝛾 constante psicrométrica (kPaºC−1); 𝜆 é o

calor latente de vaporização (MJ/kg).

onde λ é o calor latente de vaporização (MJ kg-1), Eo é a

evapotranspiração potencial (mm d-1), H0 radiação solar

extraterrestre (MJ m-2 d-1), Tmx temperatura máxima (C), Tmn

temperatura mínima (C), e Tav média da temperatura no dia (C).

41




/

r

r

r

eeckGR

ET

a

s

a

aspatimen

1

0











onde λ é o calor latent de vaporização (MJ kg-1), Eo é a


extraterresre (MJ m-2 d-1), Tmx temperatura máxima (C), Tmn

temperatura mínima (C), and T av média da temperatura day (C).

Variáveis: temperatura do ar (máx.,

min.), umidade relativa, radiação

solar e velocidade do vento.


min.)

Calculado dentro do SWATInserido no modelo os

dados obtidos no trabalho

de Xavier et al., (2016).

42




/

r

r

r

eeckGR

ET

a

s

a

aspatimen

1

0











onde λ é o calor latent de vaporização (MJ kg-1), Eo é a


extraterresre (MJ m-2 d-1), Tmx temperatura máxima (C), Tmn

temperatura mínima (C), and T av média da temperatura day (C).


min.), umidade relativa, radiação

solar e velocidade do vento.


min.)

Calculado dentro do SWATInserido no modelo os

dados obtidos no trabalho

de Xavier et al., (2016).

Quanto o uso de um método mais simplificado de evapotranspiração

pode influenciar nas simulações com o SWAT?

43



Modelo não calibrado

A evapotranspiração é maior para a equação Hargreaves em todas as

bacias.

O volume da água disponível é menor usando Hargreaves.

44





bacias.


45




Hargreaves Xavier et al. (2016)


bacias.


46



Modelo calibrado para a vazão

O ET-PM apresenta uma pequena melhora dos resultados para o p-fator e

Pbias.

A validação foi melhor em 6 dos 11 exutórios para o ET-PM, em 3 de 11 para

ET-H.

Apenas o ET-PM apresenta todas as simulações dentro das faixas

estabelecidas como satisfatórias.

Após a calibração, os dois modelos em média, subestimam os dados de

vazão.

47



Modelo calibrado para a vazãoBacia do rio Itapocu

48

(ii) Diferenças nos parâmetros


curva número armazenamento da água no solo

Dois conjuntos distintos de parâmetros.

O modelo é sensível a escolha do método de evapotranspiração

O processo de calibração compensa a diferença entre os dois métodos.

49

O volume de evapotranspiração é superior quando usamos Hargreaves,

para o modelo não calibrado.

Cada método apresenta um conjunto distinto de parâmetros na calibração.

Em média a calibração compensa as diferenças entre os métodos.

Os dois métodos apresentaram bons resultados na simulação das vazões.

O método de Penman-Monteith apresenta pequena melhora em relação ao

de Hargreaves.




50


MODELO SWAT








SWAT


51


Dados CMIP5:

• Rodada histórica

• Projeções Futuras

MODELOS DE CLIMA COMO ENTRADA NO SWAT

i

Uso dos parâmetros calibrados


52


Modelos de clima avaliados

22 modelos do pacote CMIP5

Rodada Histórica (1980 – 2005)

Cenários de Projeção Futura:

RCP 4.5 (2070 – 2071)

RCP 8.5 (2070 – 2071)

53


(iv) Correção de viés (Distribution Mapping)

A finalidade é corrigir a função de distribuição

estatística dos valores simulados pelos GCMs a

partir da função de distribuição dos dados

observados.

A avaliação dos modelos é baseada na comparação das diferenças entre as

distribuições dos valores observados e rodada histórica.

Modelos com uma diferença maior que 50% foram descartados.

54


(iv)Correção de viés (Distribution Mapping)

A finalidade é corrigir a função de distribuição

dos valores simulados pelos GCMs a partir da

função de distribuição dos dados observados.

A seleção dos modelos é baseada na diferença entre o formato (shape) e a

escala (scale) das distribuições dos valores observados e rodada histórica.

Modelos com uma diferença maior que 50% foram descartados.

Os dados dos GCMs devem passar por um processo de correção?

Existe um grupo reduzido de GCMs para o estado de Santa

Catarina?

55

(iv) Comparação dados brutos e corrigidos

Valores corrigidos mostram melhora na representação das séries históricas.

Na média a precipitação é subestimada para os dois casos.

O erro da evapotranspiração é menor.

Rodada Histórica

Prec. ET Prec. ET

CMCC-CM 4.3 3.2 3.2 3.2

MIROC-ESM 42.1 4.6 2.6 -0.1

bcc-csm1-1 56.5 14.2 0.4 5.2

CSIRO-Mk3-6-0 29.1 -5.9 -6.1 0.4

Bruto CorrigidoModelos de Clima


Valores para o coeficiente Pbias

56

Seis modelos foram

selecionados para aplicação

conjunta com o SWAT.

Quatro famílias diferentes.

O modelo de clima que

apresentou melhores resultados

nem sempre é o com a maior

resolução espacial.

(iv) Escolha dos modelos

Rodada Histórica


57

Precipitação para os cenários RCP 4.5 e RCP 8.5

Os seis modelos tem variação semelhante nos valores máximos e mínimos

de chuva mensal.


58

INTEGRAÇÃO MODELO SWAT E MODELOS DE CLIMA

Produção de água para os cenários RCP 4.5 e RCP 8.5

Aumento total dos volumes de água disponível durante um ano.

Aumento dos volumes durante a estação úmida e diminuição durante a

estação seca.

(a)

59


Evapotranspiração para os cenários RCP 4.5 e RCP 8.5

Mantém a sazonalidade.

Para as bacias da região do Prata existe uma tendência na diminuição da

evapotranspiração para os meses mais frios.

Para as bacias das Almas, Iracema e Chapecó existe uma tendência de

aumento da evapotranspiração para os meses mais quentes.

60


Evapotranspiração para os cenários RCP 4.5 e RCP 8.5

(b)

61

Seis GCMs apresentam melhor performance na rodada histórica.

Os dados corrigidos melhoram a representação das séries históricas.

A produção de água para as bacias estudadas aumentará durante a estação

úmida e diminuirá durante a estação seca.


SWAT


CONCLUSÕES

62

63CONCLUSÕES

Original 5 km 10 km30 km 90 km

Grades mais detalhadas não melhoram a simulação da vazão quando o

período total foi analisado.

Frente a condição distinta de ano seco, o detalhamento da rede de chuva se

faz necessário, com a grade 5 km apresentando os melhores resultados.

Foram identificados 3 conjuntos ótimos de parâmetros para as 5 entradas

diferentes de chuva.


MODELO SWAT




64CONCLUSÕES




O volume de evapotranspiração é superior quando usamos Hargreaves,

para o modelo não calibrado.

Cada método apresenta um conjunto distinto de parâmetros na calibração.

Os dois métodos apresentaram bons resultados na simulação das vazões.

O método de Penman-Monteith apresenta pequena melhora em relação ao

de Hargreaves.

65CONCLUSÕES

Seis GCMs apresentaram melhor performance na rodada histórica.

Os dados corrigidos são melhores na representação das séries históricas.

A produção de água para as bacias estudadas aumentará durante a estação

úmida e diminuirá durante a estação seca.


SWAT


Prec. ET Prec. ET

CMCC-CM 4.3 3.2 3.2 3.2

MIROC-ESM 42.1 4.6 2.6 -0.1

bcc-csm1-1 56.5 14.2 0.4 5.2

CSIRO-Mk3-6-0 29.1 -5.9 -6.1 0.4

Bruto CorrigidoModelos de Clima

66RECOMENDAÇÕES

• Análise dos resultados em escala de tempo diária e/ou sazonal.

• Ampliação da série analisada para as projeções futuras.

• Isolar a precipitação e evapotranspiração nos cenários futuros, com o

intuito de identificar suas respectivas influências na resposta hidrológica

da bacia.

• Modificação do uso do solo para as projeções futuras.

67

MUITO OBRIGADA!

USO DO MODELO SWAT E MODELOS DE CLIMA NA

ANÁLISE DA DISPONIBILIDADE HÍDRICA: UM ESTUDO

COM BACIAS DE SANTA CATARINA

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Aluna: Tássia Mattos Brighenti

Orientadora: Nadia Bernardi Bonumá, Dra.

Coorientador: Pedro Luiz Borges Chaffe, Dr.

Florianópolis, 18 de outubro de 2019

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RCP 4.5

bcc-csm1-1

CMCC-CM CMCC-CMS

CSIRO

MIROC-ESM MIROC-ESM-CHEM

1985 - 2013

RCP 8.5

bcc-csm1-1

CMCC-CM CMCC-CMS

CSIRO

MIROC-ESM-CHEM

70

RCP 4.5

(2070-2071)bcc-csm1-1

CMCC-CM CMCC-CMS

CSIRO

MIROC-ESM MIROC-ESM-CHEM

1985 - 2013

bcc-csm1-1

CMCC-CM CMCC-CMS

CSIRO

MIROC-ESM-CHEM

Produção de água para a bacia Iracema

RCP 8.5

(2070-2071)

71MATERIAIS E MÉTODOS


(iv - v) Correção da evapotranspiração

• Tem a finalidade de ajustar os valores das

simulações futuras quando usado a equação de

Hargreaves para o cálculo da evapotranspiração.




• A correção é baseada nos resultados obtidos pelas

calibrações dos dados históricos de monitoramento

usando a equação de Penman-Monteith.




• Ou seja, os parâmetros calibrados com PM são

substituídos no modelo configurado com a

Hargreaves.

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