Resumo em Português:

RESUMO Muitos agentes terapêuticos humanos sintetizados industrialmente, agroquímicos e aditivos, são compostos heterocíclicos. Muitos destes contribuem para o aumento da contaminação ambiental em fontes pontuais e difusas dos corpos de água, o que reflete na qualidade do solo, das comunidades e na saúde humana. Com isso, este estudo teve objetivo de avaliar a presença de compostos orgânicos nas águas superficiais da bacia do rio Pirapó, influenciados pelas culturas de soja e milho safrinha que são cultivadas nas áreas adjacentes em torno do rio. As amostras de água foram coletadas no período de outubro de 2017 a janeiro de 2019, em três pontos de coleta. Os compostos orgânicos foram analisados por CG-EM, após a extração em fase sólida (SPE). Dois compostos orgânicos foram detectados: a azetidina e a sarcosina, que são utilizados na indústria farmacêutica. Os compostos orgânicos existentes em medicamentos e/ou contaminantes observados neste estudo revelam a importância de investigações mais aprofundadas sobre suas origens e as consequências para a saúde da biota e da população.

Resumo em Inglês:

ABSTRACT Many industrially synthesized human - therapeutic agents, agrochemicals, and additives used by industries are heterocyclic compounds. Many of these contribute to increased environmental contamination in localized and diffuse sources of water bodies, reflecting soil quality, communities, and human health. This concern led us to develop this research to evaluate the presence of organic compounds in the surface waters of the Pirapó river basin, Paraná, Brazil, influenced by the soybean and safflower corn crops that are cultivated in adjacent areas around the river. The water samples were collected from October 2017 to January 2019, at three collection points. Organic compounds were analyzed by GC-MS, after the solid phase extraction (SPE). Two organic compounds were analyzed: azetidine and sarcosine that are used in the pharmaceutical industry. Organic compounds existing in drugs and/or contaminants that were observed in this study reveal the importance of further investigation into their origins and the consequences for the health of the biota and the population.

Resumo em Português:

RESUMO A evolução da capacidade de processamento e memória dos computadores propiciou aos engenheiros e cientistas a modelagem numérica de fenômenos de natureza turbulenta complexa, tal como os ressaltos hidráulicos. Essa pesquisa avalia a capacidade de simular numericamente um ressalto hidráulico que ocorre na bacia de dissipação da UHE Porto Colômbia com uma vazão de 4,000 m3/s. Para isso, os resultados das simulações foram comparados com dados medidos três modelos físicos hidráulicos (escalas 1:32, 1:50 e 1:100) e medições em protótipo. As simulações utilizaram o solver Ansys CFX, empregando uma abordagem baseada em nas equações médias de Navier-Stokes por decomposição de Reynolds (RANS), o modelo de turbulência RNG κ-ε e o método Volume of Fluid (VOF) para interações água-ar. Diversas variáveis foram analisadas, com resultados satisfatórios para pressões médias, profundidades conjugadas, comprimento do rolo, perfil da linha d'água em áreas menos aeradas e velocidade média na seção de montante do ressalto hidráulico submerso, com erros inferiores a 10%. No entanto, a posição de início do ressalto hidráulico submerso e a representação do perfil da superfície da água na região próxima ao pé do ressalto apresentaram resultados mais discrepantes. Em conclusão, os métodos e condições aplicados nas simulações são adequados para representar variáveis menos afetadas pelo fenômeno de aeração, estabelecendo as simulações em CFD como uma ferramenta valiosa para a análise de ressaltos hidráulicos.

Resumo em Inglês:

ABSTRACT Advancements in computational capabilities have enabled engineers and scientists to numerically model complex turbulent phenomena such as hydraulic jumps. This research assesses the capability of numerically simulating a hydraulic jump that occurs in the UHE Porto Colômbia's stilling basin at a flow rate of 4,000 m3/s. To achieve this, simulation results were compared with data from three hydraulic physical models (scales 1:32, 1:50, and 1:100) and full-scale measurements. The simulations employed the Ansys CFX solver, utilizing a Reynolds-Averaged Navier-Stokes (RANS) approach, the RNG κ-ε turbulence model, and the Volume of Fluid (VOF) method for air-water interactions. Various variables were analyzed, with satisfactory results for mean pressures, conjugated depths, roller length, water profile in less aerated areas, and mean velocity at the submerged hydraulic jump upstream section, with errors below 10%. However, the submerged hydraulic jump's start position and the representation of the water surface profile in the region near the jump toe yielded more disparate results. In conclusion, the methods and conditions applied in the simulations are apt for representing variables less impacted by aeration phenomena, establishing CFD simulations as a valuable tool for hydraulic jump analysis.

Resumo em Português:

RESUMO O rio Madeira é caracterizado pela grande quantidade de material lenhoso transportado, principalmente durante as cheias, e isso acaba influenciando as condições operativas tornando-se um grande desafio para a geração de energia na UHE Jirau. São muitos troncos e as barreiras flutuantes do log boom que tem a função de retê-los, nem sempre apresentam a eficiência desejada, em especial pelas inúmeras variáveis envolvidas e o regime de vazões. Este trabalho envolve a simulação hidrodinâmica do rio Madeira e a simulação tridimensional desse material lenhoso, para analisar seu comportamento ao longo do rio e ter conhecimento da sua posição conforme o escoamento, do seu destino e da influência das barreiras de log boom na hidrodinâmica e no transporte de partículas. Os troncos foram simulados como partículas pelo módulo PART do Delft3d, através do modelo Lagrangiano. O modelo hidrodinâmico foi validado e foi possível representar as principais variações de velocidades tridimensionais e níveis d’água. A simulação de partículas foi condizente com a distribuição de vazões e assim foi possível identificar, conforme a operação da usina, os destinos mais atrativos para os troncos.

Resumo em Inglês:

ABSTRACT The Madeira River is characterized by large amount of woody material transported, especially during floods, which interferes with the operation of the Jirau Hydroelectric Power Plant. There are many logs and the log boom structures inserted to retain them do not always present the desired efficiency. This work involves the hydrodynamic simulation of the Madeira River and the three-dimensional simulation of these woody materials to analyze their trajectories along the river and to obtain knowledge of their transport and position according to the flow, different plant operations ways and the influence of log booms. The logs are simulated as particles by the PART module of Delft3d, using the Lagrangian particle tracking model. The hydrodynamic model was validated and it was possible to represent the main variations of three-dimensional velocities and water levels. The particle tracking simulation was consistent with the flow distribution and thus it was possible to identify the most attractive destination for the logs, according to power plant operations.

Resumo em Português:

RESUMO Estudos internacionais têm focado nos impactos hidrológicos em escala horária ou sub-diária que hidrelétricas podem ocasionar por operações de hydropeaking. Contudo, essa temática ainda é pouco estudada no Brasil, apesar do seu grande número de hidrelétricas. Assim, para trazer ao contexto brasileiro, o presente estudo apresenta inicialmente uma revisão da literatura para caracterizar o hydropeaking, seus impactos e medidas mitigadoras propostas, e trabalhos a respeito no Brasil. A seguir, demonstrou-se que operações de hydropeaking ocorrem em todo território nacional por hidrelétricas de diferentes tamanhos, com alterações podendo aumentar 450% a vazão de base. São também trazidos conflitos relacionados ao hydropeaking no Brasil e que, apesar de suas ocorrências e registro de limiares pontuais sua mitigação, esse não vem sendo abordado em estudos de impacto ambiental para licenciamento de PCHs. Assim, o presente estudo busca trazer à luz a importância de maiores pesquisas sobre hydropeaking no Brasil.

Resumo em Inglês:

ABSTRACT International studies have focused on the hydrological impacts on an hourly or sub-daily scale that hydroelectric plants can cause through hydropeaking operations. However, this topic is still underexplored in Brazil, despite its large number of hydroelectric plants. Thus, to bring it to the Brazilian context, this study initially presents a literature review to characterize hydropeaking, its impacts and proposed mitigating measures, and research conducted in Brazil. Next, it was demonstrated that hydropeaking operations occur throughout the entire national territory, in hydroelectric plants of different sizes, that can cause changes increasing up to 450% of the base flow. Conflicts related to hydropeaking in Brazil are also brought up and, despite their occurrences and records of specific thresholds for their mitigation, this has not been addressed in environmental impact studies for licensing Small Hydropower Plants (SHPs) or legislation. Thus, the present study seeks to bring to light the importance of further research on hydropeaking in Brazil.

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RESUMO

Resumo em Inglês:

ABSTRACT The hydrodynamic conditions to which hydraulic structures such as spillways and stilling basins of dams are submitted under given conditions favor the occurrence of cavitation, damaging the concrete surfaces. This damage may be intensified by the cumulative effect of the successive hydrologic events that characterize the operational regime of these structures. Thus, the purpose of the present article is to identify the propensity for damage caused by cavitation by using SpillwayPro software to estimate the hydraulic parameters of flow (mean velocities and cavitation indices) based on information on smooth chute spillways at the Furnas, Luiz Carlos Barreto de Carvalho and Batalha hydroelectric power plants. The results shown were compared to the critical limits of cavitation defined in the literature on photographic records of inspections performed in the field. The highest mean velocities estimated coincided with the zones where the worst potential damage of the structures was identified. Nevertheless, most of the cavitation indices obtained did not present results similar to the limits presented by different authors, and thus do not favor the indication of cavitation risks due to this parameter in the spillways examined.

Resumo em Português:

RESUMO Mapear e classificar Áreas Úmidas Costeiras é importante para a sua conservação. Este estudo teve como objetivo aplicar Análise de Imagens Baseada em Objetos (OBIA) e abordagens baseadas em pixels para responder às questões: (1) qual abordagem é mais precisa para classificar Áreas Úmidas; (2) as imagens do Sentinel 1A são melhores para classificação das Áreas Úmidas em comparação com o Sentinel 2A; (3) a classificação em estação dupla tem maior potencial para classificação de Áreas Úmidas em comparação com a classificação em estação única. Utilizamos Sentinel 1 e 2 em estações simples e duplas (inverno e verão) para classificar uma Área Úmida costeira no Rio Grande do Sul. Os resultados mostram OBIA com maior potencial, com precisão superior a 80%. O Sentinel 2 apresentou maior importância na classificação em comparação com o Sentinel 1. O OBIA de estação dupla aumentou o kappa em até 7% em comparação com a estação única. Além disso, a estação dupla baseada em pixels teve kappa menor do que a estação única do OBIA. Concluímos que o OBIA, mesmo em uma única estação, tem maior potencial para mapear Áreas Úmidas costeiras.

Resumo em Inglês:

ABSTRACT Mapping and classifying Coastal Wetlands is important for their conservation. The study aimed to apply Object-Based Image Analysis (OBIA) and pixel-based approaches to answer the questions: (1) which approach is more accurate for classifying Wetlands; (2) Sentinel 1A images improve the classification of Wetlands compared to Sentinel 2A; (3) dual-station sorting has greater potential for sorting Wetlands compared to single-station sorting. We used Sentinel 1 and 2 in single and double seasons (winter and summer) to classify a coastal UA in Rio Grande do Sul. The results show OBIA with greater potential, with accuracy greater than 80%. Sentinel 2 shows higher ranking importance compared to Sentinel 1. Dual season OBIA increased kappa by up to 7% compared to single season. Furthermore, the pixel-based dual season had lower kappa than the OBIA single season. We conclude that OBIA, even at a single station, has greater potential to map coastal AUs.

Resumo em Português:

RESUMO A erosão hídrica é uma das principais causas de degradação de solos e poluição dos recursos hídricos. Este trabalho teve como objetivo atualizar e avaliar a variação sazonal do índice de erosividade e do Índice de Fournier Modificado como ferramenta para prever a erosividade das chuvas para o estado de Rio Grande do Sul. Foram usadas as séries de dados de precipitação média mensal tendo como base as Normais Climatológicas do período de 1991 a 2020 de 112 estações pluviométricas. Com base em 16 equações de regressão formam estimados os valores dos Índices de Fournier Modificado (IFM) e do índice EI30, avaliando-se sua variação espacial e sazonal. Os resultados mostram uma forte variação sazonal, com maiores erosividades nos meses de abril, outubro e dezembro. O EI30 variou entre 3.500 a 12.500 MJ mm ha-1 h-1 ano-1. Observou-se uma marcante variação espacial, com aumento dos valores no sentido leste a oeste.

Resumo em Inglês:

ABSTRACT Water erosion is one of the main cause of soil degradation and the pollution of water resources. The aim of the present study is to update and evaluate the seasonal variation of the erosivity index and the Modified Fournier Index as a tool to predict rain erosivity for the state of Rio Grande do Sul. A series of monthly average rainfall data was used from 112 rainfall stations based on the Climatological Norms of the period between 1991 and 2020. Based on 16 regression equations, the values of the Modified Fournier Index (MFI) and the EI30 index were estimated, assessing their spatial and seasonal variation. Results show a strong seasonal variation with greater erosivity in the months of April, October and December. The EI30 varied between 3500 and 12500 MJ, ha-1 h-1 year-1. A significant spatial variation could be observed, with an increase in values in the east-west direction.

Resumo em Português:

RESUMO As previsões de afluências em horizonte sub sazonal apresenta potencial para contribuições importantes na gestão de recursos hídricos em operações de barragens hidroelétricas. Estas previsões desafiam as limitações do horizonte de médio-prazo e o estende, preenchendo uma lacuna técnico-cientifica de longa data no ramo das previsões. No Brasil, o uso de previsões hidrológicas em horizonte sub sazonal apresenta potencial para alavancar a produção hidroelétrica do Sistema Interligado Nacional (SIN), uma vez que rotineiramente são empregadas previsões de afluências em reservatórios de até 2 semanas por meio de modelo chuva-vazão. Este estudo objetivou a avaliação estatística de previsões hidrológicas de até 6 semanas utilizando um modelo hidrológico-hidrodinâmico em escala continental associados a previsão de precipitação por conjunto geradas por modelo atmosférico para produzir vazões futuras nas bacias do continente, e consequentemente para as bacias das usinas hidroelétricas do SIN. A avaliação estatística se baseou em métricas determinísticas tipicamente utilizadas pelo agente operador do SIN, e adicionalmente a habilidade das previsões baseadas em modelo atmosférico em relação a previsões baseada na climatológica das vazões observadas nas usinas. A performance das previsões varia de acordo com a estação do ano e localização geográfica, isto é, dependente de regimes hidrológicos distintos. As melhores performances foram obtidas em usinas localizadas nas regiões sudoeste e centro-oeste que possuem sazonalidade bem definida, ao passo que usinas do sul apresentaram maior sensibilidade nas métricas de acordo com a estação do ano. O estudo apresentado servem como contribuição técnico-cientifica para agentes e tomadores de decisão que buscam aprimorar a gestão do recurso hídrico incorporando as previsões estendidas na cadeia operacional.

Resumo em Inglês:

ABSTRACT Inflow prediction on sub-seasonal timescale have the potential for important contributions to the management of water resources in hydroelectric dam operations. These forecasts challenge the limitations of the medium-term and extend it, bridging a long-standing technical-scientific gap in the forecasting field. In Brazil, the use of sub-seasonal hydrological predictions can boost the hydroelectric production of the National Interconnected System (SIN), since inflow forecast in reservoirs of up to 2 weeks are routinely used using a rain-flow model. This study aimed at the statistical evaluation of hydrological forecasts of up to 6 weeks using a hydrological-hydrodynamic model on a continental scale associated with ensemble precipitation forecasts generated by an atmospheric model, producing future streamflow in the continent basins, and consequently at the SIN’s hydroelectric dams. The statistical evaluation was based on deterministic scores typically used by the SIN operating agent, and additionally we assessed the skill of forecasts based on atmospheric models in relation to simpler forecasts based on the climatology of observed inflows. The performance of the forecasts varies according to the season and geographic location, that is, depending on different hydrological regimes. The best performances were obtained in dams located in the southwest and central-west regions, which have well-defined seasonality, while dams in the south showed greater sensitivity in metrics according to the season. The study presented serves as a technical-scientific contribution for agents and decision makers who seek to improve water resource management by incorporating extended forecasts into the operational chain.

Resumo em Português:

RESUMO Este trabalho simula fisicamente o efeito de baixas e altas vazões e tempos de enchimento de reservatórios e ruptura por galgamento (devido a chuvas intensas) de barragens homogêneas de aterro de areia síltica. Os experimentos buscam verificar como essas condições impactam na formação da ruptura e da onda de ruptura. Os resultados mostram que diferentes tempos de enchimento, umidade e composição do solo e grau de compactação afetam a saturação, o tempo de falha e a formação de brechas. O resultado confirma que brechas menores com maior grau de compactação levaram a um menor pico de vazão de ruptura. O hidrograma de ruptura apresenta uma etapa de descida mais rápida que um hidrograma exponencial. Simulações e modelos baseados nesta lei podem estar minimizando o efeito da onda de rompimento de barragens, impactando também a tomada de decisões sobre recursos hídricos. Os resultados foram extrapolados satisfatoriamente para um protótipo real, fornecendo um banco de dados para este tipo de estudo.

Resumo em Inglês:

ABSTRACT This work physically simulates the effect of low and high flow rates and filling times of reservoirs and rupture due to overtopping (caused by intense rains) of small homogeneous silty-sand earthfill dams. The experiments seek to verify how input variations impact the formation of the breach and the rupture wave. The results show that different filling times, soil moisture and composition, and degree of compaction affect landfill saturation, failure time, and breach formation. The result confirms that smaller breaches with a higher degree of compaction led to a lower peak rupture flow compared to dams with low degree of compaction. The rupture hydrograph presents a faster descent stage than an exponential hydrograph. Simulations and models based on this law may minimize the effect of the dam-break wave, also impacting water resource decision-making for damage reduction. The results were extrapolated to a real prototype, providing information and a database for the studies of overtopping dam-break waves.

Resumo em Português:

RESUMO Em janeiro de 2022, o Rio Carmo (um afluente do Rio Doce) foi afetado por um evento hidrológico extremo, com um tempo de retorno de 50 anos. Esse evento foi 50% mais intenso do que o associado a uma das maiores falhas de barragem de rejeitos já registradas, que ocorreu neste mesmo rio. Isso resultou no despejo de rejeitos de mineração contaminados no Rio Doce, por meio do Rio Carmo, em uma confluência em forma de Y. Com objetivo de entender a função dos afluentes na recuperação do rio Doce, foram realizadas simulações hidrodinâmicas e de transporte de sedimentos, a partir da versão bidimensional do modelo HEC-RAS, na confluência do rio do Carmo com o rio Piranga. Nossos resultados, com base em modelagem numérica, sensoriamento remoto e medições in situ, apontaram que grandes quantidades de sedimentos foram retidas nas margens do rio e nos bancos de pedra, o que torna esta confluência um local importante para a retenção de sedimentos contaminados, com influências significativas para a qualidade de água a jusante. Sendo assim, essa confluência merece uma atenção especial da engenharia Hídrica a fim de evitar que os sedimentos retidos nesta área sejam transportados a jusante durante os eventos extremos nos próximos anos. Esses resultados podem contribuir para a tomada de decisões, para identificação de trechos com maior suscetibilidade a erosão e deposição de sedimento e para planejamento da restauração desses rios.

Resumo em Inglês:

ABSTRACT On January 2022, the Carmo River (a tributary of the Doce River) was affected by an extreme hydrological event, with 50-yr return interval. This event was 50% higher than that associated to one of the largest tailing dam failures ever reported that took place in the Gualaxo do Norte River. This delivered to Doce River, through the Carmo River, in a Y-shaped confluence, the contaminated tailing slurry. In order to understand the role of tributaries in the recovery of the Doce River, 2D hydrodynamic and 2D sediment transport models were applied at the confluence of the Carmo River with the Piranga River. Our results, based on hydraulic modeling, remote sensing, and in-situ measurements, indicated that significant amounts of sediments were trapped on the riverbanks and stone banks, making this confluence an important site for the retention of contaminated sediments, influencing sediment budgets and downstream water quality. Therefore, this confluence deserves special attention from water engineering in order to prevent the sediments retained in this area from being transported downstream during extreme events in the coming years. These results can contribute to decision-making, to identify reaches with greater susceptibility to erosion and sediment deposition and to plan the restoration of these rivers.

Resumo em Português:

RESUMO O presente estudo teve como objetivo realizar a simulação hidrológica da bacia do Rio Formoso por meio do WEAP e modelar, nas regiões de conflito pelo uso da água, cenários baseados em regras de rodízio das bombas de captação d’água. Avaliou-se durante o mês de julho de 2020 a influência de tais regras sobre a vazão remanescente nessas regiões, considerando um contexto de outorga coletiva, em que vazões ambientais mínimas, determinadas a partir da Q90 sazonal (flexível) e Q95 mensal (conservador), devem ser preservadas a jusante dos trechos críticos. Os resultados mostraram que no médio trecho do rio Formoso e na foz do rio Urubu a vazão remanescente supera o limite de vazão ambiental flexível em 61% dos dias. No baixo trecho e na foz do rio Formoso, esses valores são superiores ao limite conservador em 93% e 100% dos dias, respectivamente. Conclui-se que a aplicação das regras, associadas à outorga coletiva, podem produzir resultados satisfatórios para a disponibilidade hídrica na bacia

Resumo em Inglês:

ABSTRACT The aim of the present study was to carry out a hydrological simulation of the Formoso River basin using WEAP and to model scenarios based on the rotating rules of the water pump in regions of conflict for the use of water. During July 2020, the influence of such rules on the remaining flow in these regions was assessed considering a collective grant context in which minimum environmental flows, determined from the seasonal Q90 (flexible) and monthly Q95 (conservative), should be preserved downstream from the critical sections. The results showed that the remaining flow exceeded the limit of the flexible environmental flow in 61% of the days in the middle stretch of the Formoso River and at the mouth of the Urubu River. In the lower section and mouth of the Formoso River, these values were above the conservative limit in 93% and 100% of the days, respectively. It was concluded that the application of the rules, coupled with the collective grant, could produce satisfactory results for water availability in the basin.

Resumo em Português:

RESUMO Os modelos hidrológicos tradicionais têm sido amplamente utilizados em estudos hidrológicos, fornecendo representações credíveis da realidade. Este artigo introduz um modelo híbrido que combina o modelo hidrológico tradicional Soil Moisture Accounting Procedure (SMAP) com o algoritmo de aprendizado de máquina XGBoost. Aplicado à bacia de Sobradinho no Brasil, o modelo híbrido tem como objetivo produzir previsões de vazão mais precisas em um horizonte de três meses. Este estudo utiliza previsões de chuvas do North America Multi Model Ensemble (NMME) como entradas do SMAP para produzir previsões de vazão. O estudo avalia as previsões do NMME, corrige viés usando mapeamento de quantis e calibra o modelo SMAP para a região de estudo de 1984 a 2010 usando a Otimização por Enxame de Partículas (PSO). A avaliação do modelo abrange o período de 2011 a 2022. Um modelo XGBoost prevê os resíduos do SMAP com base nos últimos 12 meses, e o modelo híbrido combina a previsão de vazão do SMAP com os resíduos do XGBoost. Notavelmente, o modelo híbrido supera o SMAP sozinho, mostrando melhor correlação e valores do índice Nash-Sutcliffe, especialmente durante períodos de menor vazão. Esta pesquisa destaca o potencial da integração de modelos hidrológicos tradicionais com aprendizado de máquina para previsões de vazão mais precisas.

Resumo em Inglês:

ABSTRACT Traditional hydrological models have been widely used in hydrologic studies, providing credible representations of reality. This paper introduces a hybrid model that combines the traditional hydrological model Soil Moisture Accounting Procedure (SMAP) with the machine learning algorithm XGBoost. Applied to the Sobradinho watershed in Brazil, the hybrid model aims to produce more precise streamflow forecasts within a three-month horizon. This study employs rainfall forecasts from the North America Multi Model Ensemble (NMME) as inputs of the SMAP to produce streamflow forecasts. The study evaluates NMME forecasts, corrects bias using quantile mapping, and calibrates the SMAP model for the study region from 1984 to 2010 using Particle Swarm Optimization (PSO). Model evaluation covers the period from 2011 to 2022. An XGBoost model predicts SMAP residuals based on the past 12 months, and the hybrid model combines SMAP's streamflow forecast with XGBoost residuals. Notably, the hybrid model outperforms SMAP alone, showing improved correlation and Nash-Sutcliffe index values, especially during periods of lower streamflow. This research highlights the potential of integrating traditional hydrological models with machine learning for more accurate streamflow predictions.

Resumo em Português:

Resumo Pesquisas ao redor do mundo vem se concentrando em desenvolver maneiras de prever parâmetros hidráulicos em sistemas de distribuição de água. A aplicação destas previsões pode contribuir para a tomada de decisão dos gestores dos sistemas de distribuição de água, visando a garantia do atendimento da demanda, e até mesmo a redução de perdas de água. O presente trabalho buscou, dentre os modelos ARIMA e Redes Neurais Artificiais do tipo “Perceptron” de múltiplas camadas, identificar qual é capaz de realizar a melhor previsão de dados de pressão e vazão. Primeiro foram obtidos dados reais de uma rede de abastecimento de água em região de topografia irregular, que foram coletados pelo grupo de pesquisa NUMMARH - Núcleo de Modelagem e Simulação em Meio Ambiente e Recursos e Sistemas Hídricos, e fornecidos para execução deste trabalho. Os resultados mostraram que o melhor modelo de previsão para os dados em questão foi o ARIMA, apresentando erro médio percentual absoluto (MAPE) de 8,54%. Como conclusão identificou-se que os modelos ARIMA são de fácil construção e aplicação, sendo assim uma vantagem para se prever tais parâmetros hidráulicos.

Resumo em Inglês:

Abstract Research around the world has focused on developing ways to predict hydraulic parameters in water distribution systems. The application of these forecasts can contribute to the decision-making of water distribution systems managers, aiming to ensure that the demand is met, and even to reduce water losses. The present work sought, among two data prediction models (ARIMA and Multi-Layer Perceptron Artificial Neural Networks), to assess which one can perform best predictions of pressure and discharge rate data. To reach the stipulated goal, real data were obtained from a water supply network provided by NUMMARH - Nucleus of Modeling and Simulation in Environment and Water Resources and Systems of the Federal University of Itajubá, Brazil. These data initially underwent an adjustment so that it was possible to develop a computer program. The results showed that the best prediction model for the data in question was ARIMA, presenting a mean absolute percentage error (MAPE) of 8.54%. Thus, it is concluded that ARIMA models are easy to build and apply, being an advantageous tool to predict such hydraulic parameters.

Resumo em Português:

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.

Resumo em Inglês:

ABSTRACT In the most common Bayesian framework for estimating the parameters of a hydrological model (time domain), the specification of the likelihood function can be challenging. In addition, scarcely gauged regions might be hard to model, due to the lack of sufficient timeseries to calibrate the model. To circumvent these problems, the present study seeks to evaluate the applicability of hydrological signatures and Approximate Bayesian Computation methods to estimating the parameters and analyzing the uncertainty of a hydrological model (signature domain). We used the GR2M monthly model, aiming to approximate the signatures estimated from the simulated timeseries to those calculated from the monitoring data. As a result, we found KGEs of over 0.91 and 0.83 for most signatures in the calibration and validation periods, respectively (0.95 and 0.90 in the time domain). The uncertainty intervals varied from signature to signature, with the tendency of being smaller for the signature-domain than for the time-domain.

Resumo em Português:

RESUMO O presente estudo teve como objetivo ajustar as curvas chave de transporte de sedimentos em três seções do rio Pandeiros (Brasil), bem como estabelecer modelos para a estimativa da concentração de sólidos suspensos utilizando as variáveis vazão e turbidez. O estudo utilizou dados medidos entre maio de 2019 e janeiro de 2023. Foram determinadas: a vazão, a concentração de sólidos suspensos, a descarga sólida em suspensão e a turbidez. As curvas chave de sedimentos foram ajustadas seguindo o modelo potencial. O coeficiente de determinação foi superior a 0,93 em todos ajustes. Quanto aos modelos ajustados para estimar a concentração de sólidos suspensos, os melhores resultados foram obtidos pelo modelo potencial, utilizando a vazão como variável independente, e linear, utilizando a turbidez como variável independente. Concluiu-se que as curvas chave de sedimentos e os modelos ajustados para estimar a concentração de sólidos podem ser utilizados para auxiliar no monitoramento hidrossedimentológico no rio Pandeiros.

Resumo em Inglês:

ABSTRACT The present study aimed to fit the sediment rating curves in three sampling points of the Pandeiros River (Brazil), as well as to establish models for estimating the suspended solids concentration using the flow and turbidity data. The study used data measured between May 2019 and January 2023. The following variables were determined: flow, suspended solids concentration, suspended solids discharge and turbidity. The sediment rating curves were fitted using the power model. The coefficient of determination was higher than 0.93 for all the fits. As for the models fitted to estimate the suspended solids concentration, the best results were obtained by the power model, using flow as the independent variable, and the linear model, using turbidity as the independent variable. It was concluded that both the rating sediment curve and the models fitted to estimate the solids concentration can be used to assist in the hydrosedimentological monitoring of the Pandeiros River.