EFICIENCIA DEL MÉTODO CURVE NUMBER DE RETENCIÓN DE AGUA DE LLUVIA

mercator Mercator (Fortaleza) Mercator (Fortaleza) 1984-2201 Universidade Federal do Ceará RESUMEN Los resultados de un estudio cuyo objetivo general fue verificar la eficiência, utilizando los datos de flujo hidrológicos, el parámetro "curve number" (CN) de retención de agua de lluvia en las cuencas hidrográficas, a escala regional, mediante un análisis estadístico multivariante, para contribuir a la gestión y manejo de los recursos hídricos. La CN es parte de la estimación de flujo del Soil Conservation Service (SCS), un modelo de precipitación-flujo que se utiliza para estimar los caudales en cuencas pequeñas con base en datos del suelo y evolución del uso y la ocupación. El método se aplicó a 14 sub-cuencas - PR, exutório que coincidió con la colección fluyen estaciones, Para componer los puntos de muestreo para el análisis multivariante de correlación canónica. El resultado de la correlación canónica representado por R canónica fue igual a 0,90 con R2 canónica igual a 0,81, chi-cuadrado (χ2) de 15.8577 y GL (grados de libertad) igual a 7, que es muy significativo y expresó alta correlación entre las tasas de método y de flujo. Estos resultados confirman la hipótesis de que la CN puede ser validada por el flujo. INTRODUÇÃO A informação sobre o uso do solo é importante para o estabelecimento de políticas de gestão de uma bacia, visto que traduz a evolução da ocupação de sua superfície e as atividades de preservação. Contempla elementos determinantes da capacidade de infiltração e a retenção de água do escoamento superficial em uma bacia, como o tipo de uso e a cobertura do solo. A presente pesquisa teve como objetivo geral avaliar a eficiência e a viabilidade do uso do parâmetro CN (curve-number) do modelo chuva-vazão desenvolvido pelo Serviço de Conservação do Solo (SCS), órgão do Departamento de Agricultura dos Estados Unidos da América (USDA). Este parâmetro é muito utilizado para estimar vazões em pequenas bacias com base em dados que podem ser derivados de sensoriamento remoto e Sistemas de Informação Geográfica. Além disso, a evolução temporal do potencial de retenção de águas pluviais de bacias hidrográficas através do estudo do uso e cobertura do solo derivado de imagens de satélite para a gestão e manejo dos recursos hídricos também foi verificada. Um método simples e largamente utilizado em modelos hidrológicos de bacias hidrográficas no mundo, o método CN tem sido empregado por pesquisadores como Hawkins, 1993; Jacobs; Srinivasan, 2005; Tedela et al., 2008; Santos et al, 2007; Banasik; Woodward 2010; Cao et al., 2011; Araújo Neto et al., 2012. O método do SCS baseia-se no conceito de que a lâmina de escoamento superficial produzida em um dado evento é uma função da altura total da lâmina precipitada e de perdas que ocorrem, principalmente, devido à infiltração, à interceptação vegetal e à retenção em depressões do terreno (TYAGI et al., 2008). Entretanto, quando se trabalha com métodos que atribuem pesos numéricos para a geração de matrizes resultantes da inter-relação de variáveis importantes, como declividade, tipos de solo, uso do solo, por exemplo, fica a dúvida da veracidade destes resultados. Partindo deste pressuposto, a motivação para o desenvolvimento desta pesquisa baseia-se na intenção em contemplar variáveis de vazão para a análise e gestão de elementos físicos da paisagem e seus processos, o que é extremamente necessário para se chegar a resultados significativos. Também da preocupação de verificar se métodos que se fundamentam na atribuição de pesos numéricos para se chegar a generalizações sobre áreas estudadas são coerentes com a realidade. Nesta pesquisa são levadas em consideração as variáveis físicas pedológicas, geomorfológicas e de evolução de uso e ocupação do solo que foram confrontadas com os dados de vazão e chuva com o objetivo de conhecer até que ponto o CN pode ser considerado um método eficiente no levantamento hidrológico. ÁREA DE ESTUDO A área de estudo da presente pesquisa, designada bacia hidrográfica do Ivaí (Figura 1), foi selecionada por apresentar dados de vazão e chuva adequados aos objetivos propostos, além de mapas regionais na escala 1:250.000, afim de verificação se o método analisado mostra compatibilidade com esta escala, com as imagens no formato raster e com os dados hidrológicos. A bacia hidrográfica do Ivaí, inteiramente inserida no território paranaense, nas regiões que compreende o segundo e o terceiro planalto, localiza-se entre as coordenadas UTM 224.214,2 m e 7.465.630,6 m; 525.920,2 m e 7.170.625,7 m, apresentando uma área total de 35.845 km2. Entretanto foi necessário diminuir a área de estudo em relação à área total da bacia (Figura 1), tendo em vista que a última estação de coleta de vazão, bem no exutório do rio Ivaí, não apresentou dados coerentes, e por isso teve de ser descartada, o que reduziu a área de estudo para 34.419 km2. O rio Ivaí surge da confluência dos rios Dos Patos e São João, na Porção Sul do Estado do Paraná, precisamente na região denominada Serra da Boa Esperança, na divisa dos municípios de Prudentópolis e Ivaí (BALDO, 2006). Os dados geológicos são compostos de sedimentos correspondentes ao grupo Passa Dois, compreendendo as formações Irati, Serra Alta, Terezina e Rio do Rasto; Grupo São Bento, que abrange as formações Piramboia e Botucatu; Formação Serra Geral, que recobriu uma grande parte do imenso deserto de Botucatu; o arenito da Formação Caiuá do grupo Bauru; e, em alguns locais, parcialmente recobertas por sedimentos inconsolidados. (BALDO, 2006). Figura 1 Localização da área de estudo: Bacia do rio Ivaí - PR. Segundo Maack (1981), o sistema orográfico da bacia do rio Ivaí evidencia claramente a correlação das formas existentes com a constituição geológica. As altitudes na bacia variam de menos 300 a mais de 1.300 metros desde a foz até a nascente. O rio Ivaí nasce no Segundo Planalto e corta todo o Terceiro Planalto em sentido noroeste. Essa bacia por apresentar grande extensão territorial possui também uma variedade muito grande de solos. Dentre os mais encontrados, destacam-se: Cambissolos, Latossolos, Argissolos, Nitossolos e os Neossolos, segundo a classificação da Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária EMBRAPA (2008), atualizadas a partir dos dados obtidos junto a EMBRAPA (1984). Segundo o Instituto Agronômico do Paraná (IAPAR, 1994) o clima da área de estudo está enquadrado em dois tipos principais; o primeiro é tropical e abrange o curso inferior e o médio da bacia, e o segundo, subtropical e compreende o curso superior da bacia. Na porção do baixo Ivaí, os maiores totais médios de temperatura acima de 22 ºC ocorrem em outubro, janeiro e dezembro, enquanto os menores valores, em torno dos 9 ºC, acontecem nos meses de agosto, julho e abril (CARAMORI, 1989), associado ao tipo de cobertura pedológica predominante, favorecem o desenvolvimento de vegetação tipo floresta (Floresta Estacional Semidecidual e Floresta Ombrófila Mista). MATERIAL E MÉTODOS Para atender os objetivos propostos foi construído um banco de dados com informações derivadas de imagens Landsat e dados a respeito dos solos derivados de mapas pedológicos na escala de 1:250.000, da EMBRAPA (1984). Através da variação temporal da cobertura foi verificada a evolução do adensamento urbano e seu grau de impacto na hidrologia e esta variação foi estimada usando imagens Landsat. Através das imagens de satélite Landsat TM 5 e com o cuidado em atender a mesma sazonalidade, o levantamento compreendeu um período de multitemporalidade de vinte e cinco anos (1986 e 2011). Com isso realizou-se a classificação supervisionada das imagens multiespectrais, utilizando-se do software ENVI versão 4.5 desenvolvido por ENVI® (1997). O classificador foi o de Distância Mínima, que comparado aos demais (Paralelepípedo, MAXVER, Mahalanobis, entre outros), foi o que apresentou menor matriz de confusão. Neste método os modelos de classes são caracterizados pela simetria espectral, onde o método de distância mínima atribui cada pixel desconhecido à uma classe cuja média esteja mais próxima. As categorias de uso adaptadas do Manual do uso da Terra (IBGE, 2013), para esta pesquisa foram Corpos d'Água, Matas Naturais e/ou Silvicultura, Pastagem, Agricultura e Áreas Urbanas. O NÚMERO DA CURVA DO MÉTODO DO SOIL CONSERVATION SERVICE (SCS) O Soil Conservation Service (SCS) do Departamento de Agricultura dos estados Unidos propôs um método simplificado para estimar o escoamento superficial em pequenas bacias rurais. Esta estimativa se baseia em dados que são relativamente facilmente obtidos, como uso e cobertura do solo, precipitação e tipo de solo. O método se popularizou em estudos hidrológicos devido à sua fácil aplicação. Posteriormente, maneiras de estimar os parâmetros de entrada a partir de imagens de satélite foram propostos, como o estudo de Ragan; Jackson (1980), o que introduziu uma adaptação e simplificação de um de seus parâmetros. O método consiste em estimar a chuva efetiva (Equação 1), a parcela do volume precipitado que forma o escoamento superficial, e com isto o escoamento superficial. A chuva efetiva é dada por: (Equação 1) Q = P − 0 . 3 S 2 / P + 0 , 7 S Onde, Q = altura da lamina do escoamento, em mm P = precipitação, em mm S = capacidade de recarga máxima da bacia após uma precipitação antecedente de 5 dias, em mm A capacidade de recarga máxima está associada às características físicas da bacia, em termos de solos e cobertura vegetal (Equação 2). (Equação 2) S = 24500 / CN − 254 Para seu cálculo, é necessário determinar o parâmetro CN, Curve Number, que é um valor tabelado que descreve a combinação de tipo de solo, a umidade antecedente e o uso e cobertura na bacia. Como uma bacia não apresenta características uniformes em termos de solo e cobertura vegetal, o valor representativo da bacia pode ser obtido ponderando cada valor presente na bacia pela proporção de área associada a este valor: (Equação 3) CN = ∑ i = 1 n cn i a i A Onde CN = número da curva; A= área da bacia; cn = número da curva de uma parte da bacia; a = área associada a um número de curva na bacia. Neste estudo, para derivar o valor do parâmetro CN foram analisadas as associações entre as classes de cobertura e ocupação obtidas das imagens orbitais e o grupo hidrológico do solo. Para esta classificação hidrológica, foram utilizadas as informações pedológicas fornecidas pela EMBRAPA (1984). A tabela original do método do SCS é ampla e apresenta uma grande quantidade de combinações. No estudo de Ragan; Jackson (1980), esta quantidade de possibilidades foi restrita em função da capacidade de se mapear a cobertura usando imagens orbitais. Com base nessa simplificação, e considerando as classes presentes na região de estudo, uma tabela simplificada foi proposta, conforme a Tabela 1: Tabela 1 Número da curva CN do SCS simplificado Uso do solo Grupo hidrológico do solo A B C D Agricultura 62 71 78 81 Corpos D’água 100 100 100 100 Pastagem 25 59 75 83 Florestas Naturais e/ou Silvicultura 36 60 70 76 Áreas urbanas 77 85 90 92 A curva de permanência constitui importante fonte de apontamento do potencial de regularização hidrológica, e ela foi construída por dispor as vazões diárias observadas no período considerado em ordem decrescente. Com a amplitude da variação das vazões, foram definidos os intervalos de classe e colocados os intervalos em ordem decrescente e verificar o número de eventos ocorridos em cada intervalo à frequência absoluta. Foi calculada a frequência relativa (frequência absoluta / número de dados) para cada intervalo e acumuladas seguindo a ordem anterior. Foram plotados gráficos com o limite inferior de cada intervalo (ordenada) e a correspondente frequência relativa acumulada (abscissa). Foi calculado também os desvios padrões em relação à média e o coeficiente de variação (relação entre o desvio padrão e a média). O mesmo procedimento foi aplicado para a elaboração das vazões máxima anual e mínima de 7 dias, 15 dias, 30 dias, 60 dias e 90 dias. ANÁLISE DE CORRELAÇÃO CANÔNICA (ACC) O objetivo da correlação canônica é relacionar simultaneamente múltiplas variáveis dependentes e independentes. A correlação canônica mede a força da associação entre os dois conjuntos de variáveis. A força do relacionamento entre os pares de variáveis é refletida principalmente pelos coeficientes canônicos de uma primeira função (R canônico). Quando elevados ao quadrado (R2 canônico), tais coeficientes representam a quantidade de variância em um composto linear da função canônica atribuída a outro composto da mesma função. A análise de correlação canônica tem por objetivo principal verificar a associação entre dois grupos de variáveis, podendo assim, relacionar determinados dados hidrológicos com variáveis que caracterizam o estado físico da bacia hidrográfica. É a técnica que apresentou melhores resultados, uma vez que na análise de agrupamentos e na análise fatorial os resultados não foram positivos. Para a realização das análises estatísticas multivariadas, foi utilizado o software estatístico BioEstat 5.3 (AYRES et al., 2007), gratuito, desenvolvido no Departamento de Estatística da Universidade Federal do Pará no Brasil. Nesta pesquisa, para se atender aos objetivos propostos - conhecer e avaliar quais determinantes físicas melhor explica o comportamento hidrológico nas sub-bacias a fim de validação dos métodos do CN, foram confrontados os dados de vazões (X = Q(TP); DESVPAD; CV; Q(máx); Q(mín7); Q(mín15); Q(mín30); Q(mín60); Q(mín90)) com as variáveis fisiográficas (Y = CN médio (anos de 1986 e 2011), de 14 sub-bacias hidrográficas. RESULTADOS E DISCUSSÃO O resultado da subdivisão da bacia do rio Ivaí em 14 (quatorze) sub-bacias que equivalem a 14 pontos amostrais, como dados estatísticos podem ser visualizados na Tabela 2. Tabela 2 Área da bacia do rio Ivaí por compartimento Compartimentação Área (km2) Percentagem (%) Sub 1 1054,1 3 Sub 2 1089,6 3 Sub 3 3566,5 10 Sub 4 8545,2 25 Sub 5 2611,9 8 Sub 6 12703,8 37 Sub 7 3277,1 10 Sub 8 19436,1 56 Sub 9 1553,3 5 Sub 10 854,2 2 Sub 11 22498,5 65 Sub 12 28403,1 83 Sub 13 802,5 2 Sub 14 34419,3 100 Os percentuais das áreas se dão em relação à sub-bacia 14, cujo exutório coincide com o último posto de coleta de vazão da área de estudo. As sub-bacias que não recebem contribuição de áreas e aportes hidrográficos de sub-bacias à montante, além da 1 são a 5, a 7, a 10 e a 13. A Figura 2 mostra a Curva de Permanência das vazões médias mensais da área total da presente pesquisa (Sub-bacia 14), ou seja, a capacidade de retenção de águas superficiais e tempo de duração das vazões. Também está relacionado à frequência com que ocorrem vazões de diferentes magnitudes. Estes resultados são os valores médios no intervalo temporal de 27 anos, compreendendo os dados mensais dos anos de 1985 a 2012, tanto para a curva de permanência, máximas, mínimas, desvio padrão e coeficiente de variação. Como a média é um valor que representa vários outros, muitas vezes, ela somente não é suficiente para avaliar um conjunto de dados. É importante, então, conhecer outras medidas, que mostrem a diferença (dispersão) que existe entre a média e os valores do conjunto. Por isso destacam-se utilizar nesta pesquisa além dos valores médios, o desvio padrão e o coeficiente de variação. A curva de duração de fluxo das vazões mostra considerável curvatura (Figura 2). A forma da curva possui significado e reflete as condições de escoamento na bacia e no canal do rio. De acordo com Destefani (2005), quanto mais curvatura possuir a curva, maior é a variabilidade do fluxo, ocasionado por fluxos de vazão rápidos e pouca base de fluxo. Nota-se pela Figura 2 exatamente esta situação para a bacia do rio Ivaí, que em aproximadamente 10% do tempo total de escoamento, a vazão passa de 2.500 para 500 m3/s, uma variação de 2.000 m3/s. Figura 2 Curva de permanência. Essa condição tem sido notada para o rio Ivaí, que possui escoamento fluvial extremamente oscilatório e com pouca contribuição do lençol freático o que é observado durante as vazões muito baixas durante os períodos de estiagem. Estas diferenças são apresentadas pelos resultados das vazões da média histórica: máxima anual e mínima para o mesmo período, de 1985 a 2012, dispostas na Figura 3. Figura 3 Vazões Médias Diárias: Máxima Anual e Mínima da Bacia do rio Ivaí - PR. (1985-2012) De acordo com Destefani (2005), do conhecimento a respeito do regime hidrológico dos sistemas fluviais, as vazões de elevada magnitude e intensidade são as que recebem maior atenção, pois durante o período em que os rios estabelecem-se na fase de águas altas, são verificadas as transformações mais rápidas e significativas do ambiente, visualizado no aspecto geomorfológico (esculturação e modificação das formas do leito, margens e até mesmo planície), dependendo da situação principalmente ecológica (conectividade entre o canal e a planície) e no contexto humano (perda de cultivos agrícolas, destruição de residências e estabelecimentos comerciais, com prejuízos materiais e muitas vezes humanos). Esses aspectos evidenciam que as cheias são eventos hidrológicos que podem causar instabilidade ambiental e econômica. As vazões de grande magnitude configuram elevada altura do nível d'água, descarga e volume a ponto de poder causar inundações. São retratados pelos eventos de cheia e inundação que se diferenciam principalmente pela magnitude e pelo seu efeito, sendo que as inundações superam a capacidade de escoamento do canal causando transbordamentos e espalhando as águas nas áreas mais baixas adjacentes ao canal. Existe dificuldade em se determinar que magnitude de vazão possa ser considerada cheia, principalmente se esta não se propagar como inundação. Não existe um método ou técnica que forneça um limite padronizado para determinar o ponto de descarga a partir do qual se inicia a cheia. Assim, cada pesquisador tem a liberdade para definir uma onda ou pico de cheia conforme objetivos da pesquisa. Em geral, consideram-se cheias mensais ou anuais que correspondem ao pico de descarga máximo ocorrido no decorrer dos meses ou anos respectivamente, independente se a mesma se propaga como inundação ou não (DESTEFANI, 2005). Como pode ser visualizada na Figura 3, a variação da máxima anual ocorre entre 1.800 e 5.144 m3/s, com característica de maior regulação natural, apresentada pela forma da curvatura. Para as mínimas, que representam os períodos de estiagem, a curva de duração tem menor inclinação para o período de estiagem de 07 dias e maior inclinação para o período de estiagem de 90 dias, com valores extremos menores. Variaram de 155 a 719 m3/s. A área total da bacia compreende a 34.419 km2. Esta área foi classificada em duas datas: 1986 e 2011, para verificar as alterações que podem ser observadas neste período. O resultado da classificação está apresentado nas Figuras 4a e 4b. Figura 4 Uso e ocupação do solo: (a) - 1986 e (b) - 2011. A percentagem de área associada a cada tipo de cobertura foi calculada com base nestes mapas temáticos e é mostrada na Tabela 3. Tabela 3 Evolução do uso e ocupação do solo na bacia do rio Ivaí, PR Uso do solo 1986 (%) 2011 (%) Variação Corpos d’água 0,5 0,5 0,0 Matas Naturais e/ou Silvicultura 17,5 16,3 -1,2 Pastagem 20,4 12,4 -7,9 Agricultura 61,1 69,7 8,6 Áreas Urbanas 0,5 1,1 0,5 Verificou-se que as ocupações mais expressivas na bacia do rio Ivaí são agricultura e pastagem que se concentram em toda a área, principalmente na parte central em direção à foz do rio principal, e após as áreas de matas naturais, que se concentram na parte superior, próxima a cabeceira. O tipo de solo foi derivado de mapas pedológicos na escala de 1:250.000, da EMBRAPA (1984). A distribuição pedológica da área de estudo é mostrada na Figura 5. Figura 5 Mapa de solos. De acordo com a Figura 5 e a Figura 6, 33.56% da área de estudo é constituída por Latossolos (LBd, LVd, LVdf, LVe, LVef); 19.30% de Argissolos (PVAd, PVd, PVe); 28.21% de Neossolos (RLdh, RLh, RRd, RRdh, RRe, RYbd, RYq); 17.20% de Nitossolos (NBa, NBd, NVdf, NVef); 1.61% de Cambissolos (CHa, CXbd); e de Gleissolos (GM, GX) e Neossolos (RLdh, RLh, RRd, RRdh, RRe, RYbd, RYq) que juntos somam menos de 1%. Figura 6 Percentual das classes de solos - bacia do rio Ivaí, PR. Estes dados permitiram determinar a distribuição espacial da classificação hidrológica dos solos, conforme mostra a Figura 7. Figura 7 Classificação hidrológica do solo. O grupo hidrológico A abrangeu 28% da área de estudo e foi constituído por 34% de Latossolos e 66% de Argissolos, com características de solos arenosos, profundos e bem drenados; O grupo hidrológico B abrangeu 40% da área de estudo e foi constituído por 60% de Latossolos, 39% de Nitossolos e 1% de Argissolos, com características de solos arenosos com pouca argila, proporcionando melhor infiltração a escoamento superficial; o grupo hidrológico C abrangeu 3% da área de estudo e foi constituído por 48% de Cambissolos, 49% de Nitossolos e 4% de Neossolos com características de solos mais argilosos que o grupo B, com baixa permeabilidade; o grupo hidrológico D abrangeu 28% de estudo e foi constituído por mais de 99% de Neossolos e por menos de meio por cento de Gleissolos e Organossolos, que apresentam características de solos com argilas pesadas, muito impermeáveis. Utilizando os fatores apresentados na Tabela 1, foi possível determinar os valores do número da curva (CN) para cada pixel da imagem, e com isto obter a distribuição espacial deste parâmetro na bacia nas duas datas em questão. O resultado é mostrado na Figura 8. Tonalidades escuras estão associadas a baixos valores do parâmetro, enquanto que tonalidades claras correspondem a altos valores do CN. Comparando as figuras das duas datas é notado que na parte norte da bacia valores baixos do CN foram substituídos por valores mais altos, refletindo a expansão da agricultura (Figura 8). Figura 8 Mapa de retenção máxima do solo: (a) - 1986 e (b) - 2011. A seguir, a evolução do CN foi analisada comparando pixel a pixel os mapas temáticos mostrados na Figura 9. Figura 9 Mapa de confronto do CN. Esta análise permite verificar que grande parte da bacia permanece inalterada, ou seja, em torno de 63% da área da bacia do rio Ivaí continua com o mesmo valor de CN. É também observado que 22% dos pixels traduzem o aumento da impermeabilização e 15% a diminuição da mesma (Figura 10). Figura 10 Mudança de permeabilidade de 1986 a 2011. Observou-se que a principal causa para o aumento da impermeabilização foi que a urbanização e o uso agrícola também aumentaram em 0.5% e 8.6% respectivamente, em áreas com solos frágeis e de alta concentração de argila, o que favorece o escoamento superficial a infiltração. Embora o uso com pastagem tenha diminuído em 7.9%, o espaço foi preenchido principalmente pelas áreas urbanas, resultando no aumento da curva de escoamento, ou na piora dos valores do CN. CN MÉDIO POR SUB-BACIA Os resultados da síntese dos parâmetros dos potenciais de retenção máxima das águas pluviais, do CN estão expressos de forma numérica na Tabela 4. Tabela 4 Potencial de degradação por sub-bacia – bacia do rio Ivaí Sub-bacia Ano 1986 Ano 2011 CN médio (%) CN (0-100%) CN (0-100%) 1 67 68 68 2 68 68 68 3 70 71 70 4 69 70 69 5 71 73 72 6 69 71 70 7 75 76 75 8 71 72 72 9 69 71 70 10 69 70 69 11 71 72 72 12 69 71 70 13 53 56 54 14 66 68 67 Como podem ser visualizadas através da Tabela 4 e Figura 11, a sub-bacia 2 foi a única que não apresentou variações nos resultados para o CN entre os anos analisados (1986 e 2011). Figura 11 Dados comparativos do CN por sub-bacia (1986 e 2011). A sub-bacia que apresentou o menor percentual de impermeabilidade do solo foi a 13 (destaque principalmente para o ano de 1986) e as sub-bacias de maiores percentuais de CN's ou potencial de escoamento foram a 7, a 5, a 8 e a 11. De forma geral, a bacia do rio Ivaí, representada pela sub-bacia 14, apresenta potencial de escoamento de médio a alto, com percentual de 68 em 2011, apresentando piora no percentual em relação ao ano de 1986. Estes dados foram utilizados na validação do método, exposto a seguir. ANÁLISE DE CORRELAÇÃO CANÔNICA (ACC) Na Tabela 5 estão apresentados os dados que compõe o primeiro grupo canônico de variáveis que, ao ser relacionado pelo método estatístico multivariado, confirma o método levantamento do potencial de retenção máxima em bacias hidrográficas (segundo grupo de variáveis - CN). Assim, o grupo das variáveis dependentes são 09: vazão média - Q(TP); vazão máxima - Q(máx), as vazões mínimas (de 7, 15, 30, 60 e 90 dias), o desvio padrão (DESVPAD) e o coeficiente de variação (CV), do período médio de 1985 a 2012. Tabela 5 Principais parâmetros hidrológicos por sub-bacia – rio Ivaí PR. Sub-bacia Q(TP) DP CV Q(máx) Q(mín7) Q(mín15) Q(mín30) Q(mín60) Q(mín90) 1 27,7 26,88 0,92 291,7 3,6 4,1 5,0 6,7 9,3 2 26,6 24,89 0,86 286,5 3,7 4,2 5,1 6,6 9,3 3 23,1 21,70 0,26 332,0 2,9 3,3 4,1 5,5 9,1 4 24,4 20,39 0,10 245,3 3,9 4,6 5,4 6,8 9,0 5 20,9 18,83 0,35 335,8 2,4 2,7 3,3 4,5 6,7 6 22,5 18,62 0,07 244,9 3,9 4,4 5,1 6,4 8,5 7 23,4 22,46 0,29 447,4 1,8 2,1 2,7 3,9 6,4 8 23,4 19,93 0,04 272,0 3,7 4,1 4,8 6,3 8,4 9 22,0 9,70 0,28 149,1 8,7 9,8 10,9 12,3 13,3 10 23,1 10,06 0,51 89,0 8,2 9,6 11,2 13,2 14,6 11 22,6 16,82 0,03 206,8 5,1 5,5 6,2 7,6 9,6 12 20,2 14,13 0,02 152,6 5,6 6,0 6,6 7,8 9,5 13 17,4 5,41 0,39 76,3 10,8 11,3 11,8 12,7 13,3 14 19,6 12,53 0,02 107,5 6,7 7,0 7,6 8,7 10,1 Legenda: Q = Vazão; TP = Tempo de Permanência; DP = Desvio Padrão; CV = Coeficiente de Variação; Q(máx) = Vazões Máximas Anuais (valores médios); Q(mín) = Vazões mínimas (valores médios). Os resultados da correlação canônica aplicada ao CN podem ser visualizados na Tabela 6: Tabela 6 Correlações canônicas: CN relacionado à vazão – bacia do rio Ivaí R canônico R2 canônico Qui-quadrado GL p-valor CN 0,90 0,81 15,8577 7 0,03 Para o CN o resultado da correlação canônica, representada pelo R canônico foi igual a 0.90 com R canônico elevado ao quadrado de 0.81, qui-quadrado (χ2) de 15.857 e GL (graus de liberdade) igual a 7, o que é muito significativo e expressa alta correlação entre o método e as vazões, principalmente no que se refere ao coeficiente de variação com p <0.05, que relaciona desvio padrão à média. Além disso, as vazões mínimas de 30, 60 e 90 dias são explicados pelo CN também com p<0.05. Estes resultados confirmam a hipótese de que o CN pode ser validado pela vazão, pois de acordo com os resultados, eles não são independentes e estão altamente relacionados (AYRES et al., 2007; BOGO et al., 2010). CONSIDERAÇÕES FINAIS Em conclusão fica evidente que a metodologia do CN constitui boa ferramenta para identificação de áreas frágeis e limitantes ao considerar a evolução de uso e ocupação do solo através da análise multitemporal. O principal do objetivo da análise de correlação canônica aplicada à matriz de frequência obtida por meio do banco de dados permite associar os diversos tipos de vazão, com o método do CN, podendo assim verificar a eficiência do método. Os resultados da análise efetuada permitiram concluir que: As correlações canônicas foram elevadas considerando um nível de significância igual a 5%; As análises de correlação canônica permitem observar que os grupos considerados não são independentes, isto é os grupos considerados estão fortemente correlacionados; Estes resultados demonstram que o método do CN reflete a realidade dos elementos físicos da paisagem e seus processos e que a atribuição de pesos numéricos para se chegar a generalizações sobre áreas estudadas são coerentes com a realidade. O método permite contemplar variáveis importantes para a análise e gestão de elementos físicos da paisagem e seus processos, ao se trabalhar com os dados de forma conjunta, o que é extremamente necessário para se chegar a resultados completos e eficazes. REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS ARAÚJO NETO, J. R.; PALÁCIO, H.; ANDRADE, E.; SANTOS, J.; PINHEIRO, E. Otimização do número de curva (CN-SCS) para diferentes manejos na região semiárida, Ceará, Brasil. Irriga, Botucatu, Edição Especial, p. 264 - 279, 2012. ARAÚJO J. R. NETO PALÁCIO H. ANDRADE E. SANTOS J. PINHEIRO E Otimização do número de curva (CN-SCS) para diferentes manejos na região semiárida, Ceará, Brasil Irriga Botucatu Edição Especial 264 279 2012 AYRES, M., AYRES JR., M., AYRES, D. L., SANTOS, A. S. BioEstat. Versão 5.3, Sociedade Civil Mamirauá, MCT - CNPq, Belém, Pará, Brasil. 2007. AYRES M. AYRES M. JR. AYRES D. L. SANTOS A. S. BioEstat Versão 5.3 Sociedade Civil Mamirauá, MCT - CNPq Belém, Pará, Brasil 2007 BALDO, M.C. Variabilidade pluviométrica e a dinâmica atmosférica na bacia hidrográfica do rio Ivaí - PR. Presidente Prudente, 2006. 172p. Tese (Doutorado em Geografia), Universidade Estadual Paulista. BALDO M.C. 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Análise de correlação canônica aplicada ao fluxo de tráfego veicular - estudo de caso da rodovia federal BR-116 Asociación Argentina de Mecánica Computacional XXIX 2071 2081 Buenos Aires, Argentina 2010 CAO, H.; VERVOORT, R. W.; DABNEY, S. M. Variation in curve numbers derived from plot runoff data for New South Wales (Australia). Hydrological Processes, v. 25, p. 3774-3789, 2011. CAO H. VERVOORT R. W. DABNEY S. M. Variation in curve numbers derived from plot runoff data for New South Wales (Australia) Hydrological Processes 25 3774 3789 2011 CARAMORI, P. H. Caracterização Climática. In: Instituto Agronômico do Paraná. Potencial de Uso agrícola das áreas de várzea do Estado do Paraná: bacia hidrográfica do baixo Ivaí. Boletim Técnico. Londrina, n.24, v.1, p.65-69, 1989. CARAMORI P. H. Caracterização Climática. In: Instituto Agronômico do Paraná. 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E-mail:[e-mail] ABSTRACT The present study presents the results of research whose main objective was to use hydrological data on flow to verify the efficiency of the parameter curve number (CN) of rainwater retention in river basins on a regional scale, through multivariate statistical analysis, to contribute to the administration and management of water resources. The CN is part of the method of estimating flow used by the Soil Conservation Service (SCS). This rainfall-runoff model is used to estimate flow in small river basins, based on soil data and the evolution of land use and occupation. The method was applied to 14 hydrographic sub-basins - PR, whose confluences coincide with the gauging stations, to set up the sampling points for the multivariate statistical analysis of canonical correlation. The result of the canonical correlation, represented by the canonical R was equal to 0.90 with canonical R2 equal to 0.81, chi-square (χ2) of 15.8577 and DF (degrees of freedom) equal to 7, which is very significant and expresses a high correlation between the method and flow rates. These results confirm the hypothesis that the CN can be validated by the flow. Keywords: Canonical correlation River basins Model validation INTRODUCTION Information on land use is important to establish basin management policies as it reflects the evolution of the occupation of its surface and conservation activities. This data includes key elements of the infiltration capacity and water retention of the runoff in a basin, such as the type of use and ground cover. This research aimed to evaluate the efficiency and feasibility of using the CN parameter (curve-number) of the rainfall-runoff model developed by the Soil Conservation Service (SCS), an agency of the Department of Agriculture of the United States of America (USDA). This parameter is often used to estimate flows in small basins based on data that can be derived from remote sensing and Geographic Information Systems. Furthermore, the temporal evolution of the rainwater retention potential of river basins through the study of use and ground cover, derived from satellite images for the management of water resources was also observed. A simple and widely used method in hydrological models of river basins worldwide, the CN method has been used by researchers such as Hawkins, 1993; Jacobs; Srinivasan, 2005; Tedela et al., 2008; Santos et al, 2007; Banasik; Woodward 2010; Dog et al., 2011; and Araujo Neto et al. 2012. The SCS method is based on the concept that the superficial laminar flow produced in a given event is a function of the total height of the precipitated sheet and the losses that occur primarily due to infiltration, plant interception and retention in depressions in the terrain (TYAGI et al., 2008). However, when working with methods that assign numerical weights to generate matrices resulting from the interrelationship of important variables such as slope, soil types and land use, the veracity of these results is questionable. Under this assumption, the motivation for the development of this research is based on the intention to examine flow variables for the analysis and management of physical elements in the landscape and its processes, which is extremely necessary to reach significant results. There is also a concern to ascertain whether methods that are based on assigning numerical weights to arrive at generalizations about the areas studied are consistent with reality. This research takes into account the physical variables of soil, geomorphology and the evolution of use and occupation that were confronted with data on flow and rainfall in order to discover the extent to which CN can be considered an efficient method for hydrological surveying. STUDY AREA The study area of this research, the Ivaí river basin (Figure 1), was selected as it presents flow and rainfall data that match the proposed objectives, as well as regional maps on a 1: 250,000 scale, in order to check if the method being analyzed is compatible with this scale, with the images in the raster format and the hydrological data. Figure 1 Location of the study area: Ivaí River Basin - PR The Ivaí basin, fully contained in the State of Paraná, in the regions comprising the second and third plateaus, it is located between the UTM coordinates 224,214.2 m and 7,465,630.6 m; 525,920.2 m and 7,170,625.7 m; it has a total area of 35,845 km2. However, it was necessary to reduce the study area from the total area of the basin (Figure 1), given that the last flow collection station, right on the mouth of the Ivaí River, showed no consistent data and so had to be discarded, which reduced the study area to 34,419 km2. The Ivaí River arises from the confluence of the Dos Patos and São João rivers, in the southern portion of the State of Paraná, specifically in the Serra da Boa Esperança region on the border of the municipalities of Prudentópolis and Ivaí (BALDO, 2006). The geological data is composed of sediment corresponding to the Passa Dois group, consisting of the Irati, Serra Alta, Terezina and Rio do Rasto formations; the São Bento Group that covers the Piramboia and Botucatu formations; the Serra Geral Formation, which covers much of the vast Botucatu desert; the sandstone Caiuá Formation of the Bauru group; and in some places, partially covered by unconsolidated sediments (BALDO, 2006). According to Maack (1981), the orographic system of the Ivaí basin clearly shows the correlation between existing forms and the geological formation. Altitudes in the basin range from below 300 to over 1300 meters from the mouth to the source. The Ivaí River begins in the Second Plateau and cuts through the whole of the Third Plateau in a northwest direction. As this basin has a large territory it also has a very wide range of soils. Among the most commonly found are: Cambisols, Oxisols, Ultisols, Nitosols and Neosols, according to the classification of the Brazilian Agricultural Research Corporation EMBRAPA (2008), updated from the data obtained from EMBRAPA (1984). According to the Agronomical Institute of Paraná (IAPAR, 1994) the climate of the study area falls into in two main types; the first is tropical and covers the lower reaches and the middle of the basin and the second is subtropical and comprises the upper reaches of the basin. In the lower Ivaí, the highest average total temperatures, above 22°C, occur in October, January and December, while the lowest, around 9ºC, occur in August, July and April (Caramori, 1989) and are associated with the predominant type of soil cover, favoring the development of forest vegetation (Seasonal Semi-deciduous Forest and Mixed Ombrophile Forest). MATERIAL AND METHODS To fulfil the proposed objectives a database was created with information derived from Landsat images and data about the soil derived from soil maps on a scale of 1: 250,000, EMBRAPA (1984). The temporal variation of the cover was used to check the evolution of the urban density and the degree of its impact on the hydrology and this variation was estimated using Landsat images. Using Landsat 5 satellite images and ensuring the same seasonality, the survey had a multi-temporal period of twenty-five years (1986 and 2011). A supervised classification of the multispectral images was carried out using the ENVI version 4.5 software developed by ENVI® (1997). The classifier used was the Minimum Distance, which compared to the other alternatives (Parallelogram, MAXVER, Mahalanobis, among others), presented the smallest confusion matrix. In this method the class models are characterized by spectral symmetry, where the minimum distance method assigns each unknown pixel to a class with the closest average. The categories of use adapted from the Technical Manual of Soil Use (IBGE, 2013) for this research were Water Bodies, Natural Forests and/or Forestry, Pasture, Agriculture and Urban Areas. THE CURVE NUMBER METHOD OF THE SOIL CONSERVATION SERVICE (SCS) The Soil Conservation Service (SCS) of the United States Department of Agriculture has proposed a simplified method for estimating runoff in small rural basins. This estimate is based on data that are relatively easily obtained, such as land use and cover, rainfall and soil type. The method became popular in hydrological studies because of its easy application. Subsequently, ways of estimating the input parameters from satellite pictures have been proposed, such as the study by Ragan and Jackson (1980), which introduced an adaptation and simplification of its parameters. The method is to estimate the effective rainfall (Equation 1), the portion of the volume precipitated that forms the surface runoff, and with this superficial runoff. The effective rainfall is given by: (Equation 1) Q = P − 0 , 3 s 2 / P 0 . 7 s Where, Q = flow time of the laminate in mm P = precipitation in mm S = maximum charging capacity of the basin after a 5-day precipitation history, in mm The maximum recharge capacity is associated with the physical characteristics of the basin, in terms of soil and vegetation cover (Equation 2). (Equation 2) S = 24500 / C N − 254 For this calculation, the CN parameter, Curve Number, should be determined. This is a standard value that describes the combination of soil type, prior moisture and the use and cover in the basin. As a basin does not have uniform characteristics in terms of soil and vegetation cover, the representative value of the basin can be obtained by weighting each value present in the basin area by the proportion of the area associated with the value: (Equation 3) CN = ∑ i n cn i a i A Where CN = curve number; A = area of the basin; cn = curve number of a part of the basin; a = area associated with a number of curves in the basin. In this study, to derive the value of the CN parameter the associations between the classes of coverage and occupation obtained from the orbital images and the hydrological group of the soil were analyzed. For this hydrological classification, the soil information used was provided by EMBRAPA (1984). The original table of the SCS method is wide and has a large number of combinations. In the study by Ragan and Jackson (1980), this amount of possibilities was restricted due to the ability to map the cover using satellite images. Based on this simplification, and considering the classes present in the study area, a simplified table was proposed, according to Table 1: Table 1 SCS simplified curve number CN Land Use Hydrological soil group A B C D Agriculture 62 71 78 81 Water bodies 100 100 100 100 Pasture 25 59 75 83 Natural forests and/or Forestry 36 60 70 76 Urban areas 77 85 90 92 The duration curve is an important source pointing to potential water regulation, and it was produced by placing the daily flow rates observed during the period considered in descending order. With the range of variation of flow, the class intervals were defined and the intervals were placed in descending order and the number of events in each interval was checked against the absolute frequency. The relative frequency (absolute frequency/data number) was calculated for each interval and accumulated following the previous order. Charts were plotted with the lower limit of each range (ordinate) and the corresponding cumulative relative frequency (abscissa). The standard deviations were also calculated from the mean and coefficient of variation (ratio of standard deviation and mean). The same procedure was applied to produce the annual maximum flow and minimum of 7 days, 15 days, 30 days, 60 days and 90 days. CANONICAL CORRELATION ANALYSIS (CCA) The purpose of the canonical correlation is to simultaneously relate multiple independent and dependent variables. The canonical correlation measures the strength of the association between the two sets of variables. The strength of the relationship between pairs of variables is reflected mainly by first function canonical coefficients (R canonical). When squared (R2 canonical), these coefficients represent the amount of variance in a linear compound of the canonical function assigned to another compound of the same function. The aim of the canonical correlation analysis is primarily to verify the association between two groups of variables, thus being able to relate certain hydrological data with variables that show the physical state of the river basin. It is the technique that yielded the best results, since the cluster analysis and factor analysis did not have positive results. To carry out the multivariate statistical analysis, we used the free Statistical BioEstat 5.3 software (AYRES et al., 2007), developed by the Department of Statistics at the Federal University of Pará in Brazil. In this research, to meet the proposed objectives - to discover and evaluate which physical determinants best explain the hydrological behavior in the sub-basins in order to validate the CN methods - the flow data were compared (X = Q (TP); STD; CV; Q (max), Q (min7); Q (min15); Q (min30); Q (min60); Q (min90)) with physiographic variables (Y = average CN (1986 and 2011)), of 14 sub-basins. RESULTS AND DISCUSSION The result of the subdivision of the Ivai river basin into fourteen (14) sub-basins equivalent to 14 sampling points, as statistical data can be seen in Table 2. Table 2 Ivaí river basin area per compartment Compartmentalization Area (km2) Percentage (%) Sub 1 1054.1 3 Sub 2 1089.6 3 Sub 3 3566.5 10 Sub 4 8545.2 25 Sub 5 2611.9 8 Sub 6 12703.8 37 Sub 7 3277.1 10 Sub 8 19436.1 56 Sub 9 1553.3 5 Sub 10 854.2 2 Sub 11 22498.5 65 Sub 12 28403.1 83 Sub 13 802.5 2 Sub 14 34419.3 100 The percentages of the areas are given in relation to sub-basin 14 whose confluence coincides with the last collection points of flow of the study area. In addition to 1 to 5, the sub-basins that do not receive contributions from hydrographic areas from sub-basins upstream are 7, 10 and 13. Figure 2 shows the permanence curve of the average monthly flow rates of the total area of this research (Sub-basin 14), i.e., the retention capacity of surface water and duration of flow. It is also related to the frequency of occurrence of different magnitudes of flow. These results are the average values in the time interval of 27 years, including the monthly data for the years 1985 to 2012, both for the duration curve, maximum, minimum, standard deviation and coefficient of variation. Since the average is a value that represents various others, often it is not sufficient to evaluate a set of data. More steps are important, to show the difference (dispersion) that exists between the mean and the values of the set. Therefore this research is noteworthy for using the standard deviation and coefficient of variation in addition to mean values. Figure 2 Permanence curve. The duration curve of the flow shows significant curvature (Figure 2). The shape of the curve has significance and reflects the rate of flow conditions in the basin and in the river channel. According to Destefani (2005), the greater the curvature the greater the variability of the flow caused by fast flow rates and low flow basis. Figure 2 shows this situation precisely for the Ivaí river basin, as in approximately 10% of the total flow time the flow goes from 2,500 to 500 m3/s, a variation of 2,000 m3/s. This condition has been noted for the Ivaí River, which has an extremely oscillatory river flow with little contribution from the water table. This is observed during the very low flows during dry periods. These differences are shown by the results of the flow of the historical average: annual maximum and minimum for the same period, 1985-2012, shown in Figure 3. Figure 3 Average Daily Flows: Annual Maximum and Minimum of the Ivaí River Basin - PR. (1985-2012) According to Destefani (2005), among the knowledge of the hydrological regime of river systems, high magnitude and intensity flows are receiving increased attention because it is during the period when rivers reach the high water phase that the most rapid and significant environmental changes have been found, from the geomorphological aspect (sculpturing and modification of the bed forms, margins and even the plain), depending mainly on the ecological situation (connectivity between the channel and the plain) and the human context (loss of crops, destruction of homes and businesses, with material and often human losses). These aspects show that floods are hydrological events that can cause environmental and economic instability. The large magnitude flows have high water, discharge and volume levels that could cause flooding. They are portrayed by flood and flooding events that differ mainly in their magnitude and effect, as the floods exceed the flow capacity of the channel causing overflows and spreading water in low-lying areas adjacent to the channel. It can be hard to determine what magnitude of flow can be considered full, especially if it does not spread as flooding. There is no method or technique that provides a standardized threshold to determine the discharge point from which full capacity begins. Thus, each researcher has the freedom to define a wave or flood peak according to their research objectives. In general, monthly or yearly highs correspond to peak maximum discharge occurring during the months or years respectively, regardless whether it spreads as flooding or not (Destefani, 2005). As can be seen in Figure 3, the variation of the annual maximum occurs between 1,800 and 5,144 m3/ S, characteristic of the most natural regulation, presented by the shape of the curvature. For the minimums, which represent the periods of drought, the duration curve has less inclination for the 7-day dry period and is more inclined in the 90-day dry period, with lower extreme values. They varied 155-719 m3/s. The total area of the basin comprises 34,419 km2. This area was classified on two dates: 1986 and 2011, to verify the changes that can be observed in this period. The result of the classification is shown in Figures 4a and 4b. Figure 4 Use and occupation: (a) - 1986 and (b) - 2011. The percentage of the area associated with each type of cover was calculated based on these thematic maps and is shown in Table 3. Table 3 Evolution of the use and occupation of land in the Ivaí river basin, PR Land Use 1986 (%) 2011 (%) Variation Water bodies 0.5 0.5 0.0 Natural forests and / or Forestry 17.5 16.3. -1.2 Pasture 20.4 12.4 -7.9 Agriculture 61.1 69.7 8.6 Urban areas 0.5 1.1 0.5 It was found that the most significant occupations in the Ivaí river basin are agriculture and pasture concentrated throughout the area, especially in the central part toward the mouth of the main river and next the areas of natural forests, which are concentrated in the top, near the head water. The soil type was derived from soil maps on a scale of 1: 250,000, EMBRAPA (1984). The pedological distribution of the study area is shown in Figure 5. Figure 5 Soil Map. According to Figure 5 and Figure 6, 33.56% of the area studied is formed by Latosols (LBD LVd LVdf, LVe, LVef); 19:30% of Argisols (PVAd, PVd, PVe); 28.21% by Neosols (RLdh, RLH, RRD, RRdh, RRE, RYbd, RYq); 17:20% by Nitosols (NBa, NBD, NVdf, NVef); 1.61% by Cambisols (CH, CXbd); and Gleysols (GM, GX) and Neosols (RLdh, RLH, RRD, RRdh, RRE, RYbd, RYq) which together account for less than 1%. Figure 6 Percentage of soil classes - Ivaí river basin, PR. These data allowed the spatial distribution of the hydrological soil classification to be determined, as shown in Figure 7. Figure 7 Hydrological soil classification. The hydrological group A accounted for 28% of the study area and 34% of Latosols (Oxisols) and 66% of Pozolic soil (Ultisol) with the characteristics of deep and well drained sandy soils; hydrological group B made up 40% of the study area and is composed of 60% of Latosols (Oxisols), 39% of Nitosols and 1% Argisols Pozolic soil (Ultisol) with characteristics of sandy soils with little clay, providing better infiltration runoff; hydrological group C comprised 3% of the study area and contained 48% of Cambisols, 49% of Nitosols and 4% Neosols it had more loamy soil characteristics than the group B, with low permeability; hydrological group D comprised 28% of the study area and consisted of more than 99% Neosols and less than half a percent of Gleysols and Organosols, which present characteristics of very impermeable soils with heavy clay. Using the factors shown in Table 1, it was possible to determine the values of the curve number (CN) for each pixel of the image and thus obtain the spatial distribution of the parameter in the basin on the two dates in question. The result is shown in Figure 8. Dark shades are associated with low values of the parameter, whereas light shades correspond to high values of the CN. Figure 8 Maximum soil retention Map: (a) - 1986 and (b) - 2011. Comparing the figures of the two dates shows that in the northern part of the basin low CN values were replaced by higher values, reflecting the expansion of agriculture (Figure 8). Next, the evolution of the CN was analyzed by comparing the thematic maps shown in Figure 9 pixel to pixel. Figure 9 CN confrontation map. This analysis shows that a large part of the basin remains unchanged, that is, around 63% of the Ivaí basin area continues with the same CN value. It was also observed that 22% of the pixels reflected the increase in the impermeability and 15% indicated a decrease (Figure 10). Figure 10 Permeability change from 1986 to 2011. It was observed that the main cause of the increase in impermeability was that urbanization and agricultural use also increased 0.5% and 8.6% respectively in areas of fragile soils and high concentrations of clay, which favors runoff over infiltration. Although the use of pasture decreased by 7.9%, the space was mostly filled by urban areas, resulting in an increased flow curve, or the worsening of the CN values. CN AVERAGE FOR SUB-BASIN The results of the synthesis of the parameters of the potential maximum rainwater retention of the CN are expressed numerically in Table 4. Table 4 Potential degradation by sub-basin - Ivaí river basin Sub-basin year 1986 year 2011 CN Average (%) CN (0-100%) CN (0-100%) 1 67 68 68 2 68 68 68 3 70 71 70 4 69 70 69 5 71 73 72 6 69 71 70 7 75 76 75 8 71 72 72 9 69 71 70 10 69 70 69 11 71 72 72 12 69 71 70 13 53 56 54 14 66 68 67 As can be seen from Table 4 and Figure 11, sub-basin 2 was the only one that did not show variations in the results of the CN in the years analyzed (1986 and 2011). Figure 11 Comparative data of the CN by sub-basin (1986 and 2011). The sub-basin that had the lowest percentage of soil impermeability was 13 (emphasis mainly on the year 1986) and the sub-basins of the highest percentages of CN's or flow potential were 7, 5, 8 and 11. In general, the basin of the Ivaí River, represented by sub-basin 14, has the potential flow of medium to high, with a percentage of 68 in 2011; this percentage declined in relation to 1986. These data were used to validate the method, discussed below. CANONICAL CORRELATION ANALYSIS (CCA) Table 5 shows the data that makes up the first canonical set of variables which, when related by a multivariate statistical method, confirms the potential of the survey method of the maximum retention in hydrographic basins (second group of variables - CN). Thus, the group of dependent variables are 09: average flow - Q (TP); maximum flow rate - Q (max), the minimum flow rates (7, 15, 30, 60 and 90 days), the standard deviation (STD) and the coefficient of variation (CV), for the average period 1985-2012. Table 5 Key hydrological parameters by sub-basin – Ivaí River PR Sub-basin Q (TP) SD CV Q (max) Q (min7) Q (min15) Q (min30) Q (min60) Q (min90) 1 27.7. 26.88 0.92 291.7 3.6 4.1 5.0 6.7 9.3 2 26.6 24.89 0.86 286.5 3.7 4.2 5.1 6.6 9.3 3 23.1. 21.70 0.26 332.0 2.9 3.3 4.1 5.5 9.1 4 24.4 20.39 0.10 245.3 3.9 4.6 5.4 6.8 9.0 5 20.9 18.83 0.35 335.8 2.4 2.7 3.3 4.5 6.7 6 22.5 18.62 0.07 244.9 3.9 4.4 5.1 6.4 8.5 7 23.4 22.46 0.29 447.4 1.8 2.1 2.7 3.9 6.4 8 23.4 19.93 0.04 272.0 3.7 4.1 4.8 6.3 8.4 9 22.0 9.70 0.28 149.1 8.7 9.8 10.9 12.3 13.3 10 23.1. 10.06 0.51 89.0 8.2 9.6 11.2 13.2 14.6 11 22.6 16.82 0.03 206.8 5.1 5.5 6.2 7.6 9.6 12 20.2 14.13 0.02 152.6 5.6 6.0 6.6 7.8 9.5 13 17.4. 5.41. 0.39 76.3 10.8. 11.3. 11.8 12.7 13.3 14 19.6 12.53 0.02 107.5 6.7 7.0 7.6 8.7 10.1. Key: Q = Flow; TP = Dwell Time; SD = Standard Deviation; CV = Coefficient of Variation; Q (max) = Maximum Annual Flow rates (mean values); Q (min) = minimum flow rates (average values). The results of the canonical correlation applied to the CN can be seen in Table 6 below. Table 6 Canonical correlation: CN related to flow – Ivaí river basin R canonical R2 canonical Chi-square GL p-value CN 0.90 0.81 15.8577 7 0.03 For the CN the result of canonical correlation, represented by R canon was equal to 0.90 with high canonical R squared of 0.81, chi-square (χ2) of 15,857 and GL (Degrees of Freedom) equal to 7, which is very significant and expressed a high correlation between the method and flow rates, especially as regards the coefficient of variation at p <0.05, which relates the standard deviation to the average. In addition, the minimum flow of 30, 60 and 90 days were also explained by the CN with p <0.05. These results confirm the hypothesis that the CN can be validated by the flow, because according to the results, they are not independent and are highly related (AYRES et al., 2007; BOGO et al., 2010). FINAL CONSIDERATIONS In conclusion, it is clear that CN methodology is a good tool to identify fragile areas and constraints when considering the evolution of land use and occupation by multi-temporal analysis. The main objective of the analysis of canonical correlation applied to the frequency matrix obtained through the database allows the association of the various types of flow, with the CN method, thus being able to verify the efficacy of the method. The results of the analysis performed showed that: The canonical correlations were high considering the level of significance of 5%; The canonical correlation analysis allowed us to observe that the groups considered are not independent, that is, the groups considered are strongly correlated; These results demonstrate that the CN method reflects the reality of the physical elements of the landscape and its processes and that assigning numerical weights to arrive at generalizations about the areas studied are consistent with reality. The method permits the consideration of important variables for the analysis and management of physical elements of the landscape and its processes when working with sets of data, which is essential to obtain full and effective results.