Título:	Modelos estatísticos para a modelagem hidrológica da bacia do alto Paraguai-Pantanal.
Autoria:	PADOVANI, C. R. MAIA, A. de H. N. PAZIANOTTO, R. A. A.
Afiliação:	CARLOS ROBERTO PADOVANI, CPAP; ALINE DE HOLANDA NUNES MAIA, CNPMA; RICARDO ANTONIO ALMEIDA PAZIANOTTO, CNPMA.
Ano de publicação:	2015
Referência:	In: SEMINÁRIO DA REDE AGROHIDRO, 3.; WORKSHOP DO PROJETO OS IMPACTOS DA AGRICULTURA E DAS MUDANÇAS CLIMÁTICAS NOS RECURSOS HÍDRICOS, 1., 2015, Corumbá, MS. Água na agricultura: desafios frente às mudanças climáticas e de uso da terra: resumos. Corumbá: Embrapa Pantanal, 2015.
Páginas:	48
Conteúdo:	As inundações periódicas são um fenômeno natural no Pantanal que influenciam as comunidades ribeirinhas, a pecuária, a pesca e o turismo. Para a adaptação das atividades humanas nesse ambiente sem a adoção de ações impactantes e onerosas de obras de infraestrutura para prevenção de inundações como diques, dragagens e canais de drenagem, é desejável a disponibilidade de um sistema de alerta de cheia para auxílio à tomada de decisão. Nesse sentido, o sistema de alerta se torna uma ferramenta de conservação do Pantanal e também de adaptação frente às variações climáticas naturais ou frente a possíveis mudanças climáticas. A aplicação de modelos hidrológicos tradicionais tem se mostrado um desafio diante da magnitude e complexidade do Pantanal além da falta de dados de entrada em quantidade e qualidade para representar adequadamente as inundações. Modelos auto-regressivos de séries históricas de nível para apenas um local, analisam apenas a variável nível sem considerar os padrões de correlação espacial entre locais e influência de covariáveis. Considerando a dependência espacial e temporal dos dados hidrológicos, propomos uma abordagem estatística para considerar as relações de causa e efeito entre diferentes locais ao longo dos rios e entre diferentes variáveis hidrológicas do Pantanal (chuva, nível dos rios e área inundada). Utilizamos modelos de regressão logística (y = ?/(1 + ?*(exp(-k*x))) para descrever a relação entre o nível do rio num local em função de preditores adequados. Este tipo modelo foi o que melhor se ajustou para a maioria dos casos, entre uma série de candidatos não lineares. Por exemplo, para estimar o nível do Rio Paraguai em Ladário em função da média dos níveis diários das estações de Bela Vista do Norte (Rio Paraguai) e Porto Alegre (Rio Cuiabá) à montante. Os valores estimados dos parâmetros foram: ? = 7,787637, ? = 110,4839 e k = 0,914172 (R2 =0,91; p< 0,0001). Também foram estimados os parâmetros para a relação entre o nível do Rio Paraguai em Ladário em função da área inundada no Pantanal Norte, ? = 4,9591, ? = 6,4094 e k = 0,1288 (R2 = 0,88, p < 0,0001. Outra relação mais fraca foi entre a área inundada no Pantanal Norte em função das chuvas nas bacias à montante, no planalto (? = 20,0745, ? = 4,8988 e k = 0,0154; R2 = 0,64; p < 0,0001). O modelo de regressão quadrática também foi ajustado para relações entre valores de nível para diferentes locais ao longo do Rio Paraguai. A abordagem proposta foi utilizada para emitir o alerta de cheia de 2014 mostrando resultados satisfatórios. O que se pretende no futuro próximo, com o ajuste desses modelos estatísticos para as relações entre diferentes locais e compartimentos hidrológicos da área de estudo é estruturar modelos integrados de toda a Bacia do Alto Paraguai-Pantanal.
Thesagro:	Bacia hidrográfica Estatística
Tipo do material:	Resumo em anais e proceedings
Acesso:	openAccess
Aparece nas coleções:	Resumo em anais de congresso (CNPMA)