RESUMO
Na abordagem Bayesiana mais comum para estimativa de parâmetros de um modelo hidrológico (no domínio do tempo), a especificação da função de verossimilhança pode ser um desafio. Além disso, regiões com monitoramento escasso podem ser de difícil modelagem, dada a ausência de séries temporais suficientes para calibração do modelo. A fim de contornar esses problemas, este estudo busca avaliar a aplicabilidade de assinaturas hidrológicas e métodos de aproximação computacional Bayesiana para fins de estimativa de parâmetros e análise de incerteza de modelos hidrológicos (domínio das assinaturas). Foi adotado o modelo mensal GR2M, buscando aproximar as assinaturas estimadas a partir das séries temporais simuladas àquelas calculadas usando os registros de monitoramento. Como resultado, foram encontrados valores de KGE acima de 0.91 e 0.93 para a maioria das assinaturas durante os períodos de calibração e validação, respectivamente (0.95 e 0.90 no domínio do tempo). Os intervalos de incerteza variaram de assinatura para assinatura, tendendo ser menores para o domínio das assinaturas que para o domínio do tempo.
Palavras-chave:
Modelagem hidrológica; Assinaturas hidrológicas; Aproximação Computacional Bayesiana, GR2M, DREAM