Assimilação de dados por filtro de Kalman por conjunto em um modelo hidrológico distribuído na bacia do rio Tocantins, Brasil

RESUMO

Neste trabalho, o método de assimilação de dados por filtro de Kalman por conjunto (EnKF) é aplicado na bacia do rio Tocantins. Esse método atualiza as vazões do rio usando um modelo hidrológico distribuído. O desempenho de EnKF é também comparado com um método de assimilação empírico a intervalos de tempo horário, onde duas aplicações baseadas em transferência de informação de locais monitorados para não monitorados e previsão de vazão em tempo real são avaliadas. Na primeira aplicação, ambos os métodos de assimilação de dado conseguem transferir vazões a outros locais não monitorados, obtendo melhores resultados quando mais de uma estação localizada a montante ou a jusante da bacia são monitoradas. Na segunda aplicação, a integração de um modelo de previsão com EnKF consegue absorver os erros no início da previsão. Dessa forma, uma maior eficiência no índice de Nash-Sutcliffe para as primeiras 144 horas de antecedência é encontrada quando se compara com os resultados do modelo sem assimilação. Finalmente, a comparação entre os métodos de assimilação de dados no modelo de previsão mostra uma maior vantagem a favor de EnKF em maiores horizontes de previsão.

Palavras-chave:
Filtro de Kalman por conjunto; Modelo hidrológico distribuído; Previsão de vazões; Transferência de informação