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Title: Regionalização hidrológica na região do alto rio Piranhas-PB utilizando dados simulados com modelo distribuído.
Other Titles: Hydrological regionalization in the upper rio piranhas-PB region using simulated data with distributed model.
???metadata.dc.creator???: CRISPIM, Andréa Motta Coelho.
???metadata.dc.contributor.advisor1???: FIQUEIREDO, Eduardo Eneas de.
???metadata.dc.contributor.referee1???: SRINIVASAN, Vajapeyam Srirangachar.
???metadata.dc.contributor.referee2???: MARTINS, Eduardo Sávio P. R.
Keywords: Hidrologia - Escoamento;Solo - Uso;Regionalização Hidrológica - Alto Rio Piranhas- PB;Bacias Hidrográficas;Modelo Distribuído;Funções Matemáticas;Modelo NAVMO - Dados Simulados;Sub-Bacias Hidrográficas;Análises de Correlação e Regressão (Simples e Múltipla);Bacias - Características Físicas e Climáticas;Funções Lineares e Potenciais;Hydrology - Flow;Soil - Use;Hydrological Regionalization - Alto Rio Piranhas- PB;Watersheds;Distributed Model;Mathematical Functions;NAVMO Model - Simulated Data;Hydrographic Sub-Basins;Correlation and Regression Analysis (Single and Multiple);Basins - Characteristics of Climatic Physics;Linear and Potential Functions
Issue Date: 23-Mar-2005
Publisher: Universidade Federal de Campina Grande
Citation: CRISPIM, Andréa Motta Coelho.Regionalização hidrológica na região do alto rio Piranhas-PB utilizando dados simulados com modelo distribuído. 2005. 156f. Dissertação PPGEA (Dissertação de Mestrado em Engenharia Agrícola), Programa de Pós-Graduação em Engenharia Agrícola, Centro de Ciências e Tecnologia, Universidade Federal da Paraíba - Campus II Campina Grande - Brasil, 2005.
???metadata.dc.description.resumo???: As bacias hidrográficas localizadas no Nordeste semi-árido do Brasil apresentam, de um modo geral, series hidrológicas com pequenos tamanhos e/ou descontinuas. Para superar esse problema, modelos hidrológicos bem calibrados e validados podem ser utilizados para gerar series de longo período. Por outro lado, técnicas de regionalização podem ser empregadas em regiões homogêneas na determinação de uma dada variável hidrológica de interesse (e.g., vazão máxima, media, etc) em locais sem informação. Nesta pesquisa, técnicas de regionalização hidrológica foram empregadas para o estabelecimento de funções matemáticas para a determinação de vazões medias diárias máximas, vazões medias de longo período e vazões com 95% de garantia com base em dados simulados com o modelo NAVMO em nove sub-bacias da região homogênea do alto rio Piranhas - PB (-15000 km2). O modelo foi calibrado para cada uma das sub-bacias e os parâmetros utilizados na simulação de series de longo período. Testes paramétricos e não paramétricos foram empregados para verificar a consistência e a homogeneidade das series simuladas e distribuições de probabilidade, indicadas na literatura, foram testadas com o teste de Kolmogorov-Smirnov (teste K-S) Analises de correlação e regressão (simples e multipla) entre as variáveis de interesse e características físicas e climáticas das bacias permitiram estabelecer funções para o calculo das variáveis hidrológicas em quaisquer locais da região do estudo. Os resultados mostraram que o modelo escolhido foi razoavelmente calibrado com base nas vazões e volumes anuais e as series simuladas com os parâmetros calibrados apresentaram razoável consistência e homogeneidade. Os resultados do teste K-S mostraram que a distribuição Pearson III se ajustou as frequências dos dados de vazões máximas e vazões medias de longo período em todos os locais. As distribuições Gama, de Gumbel e Normal apresentaram algumas restrições. As analises de correlação e regressão com funções lineares e potenciais mostraram que as duas variáveis físicas que melhor explicaram as variáveis hidrológicas investigadas foram a área da bacia (regressão simples) e a área da bacia e o comprimento do rio principal (regressão múltipla). A inclusão de outras variáveis físicas e climáticas (eg, declividade da bacia densidade de drenagem e precipitações) melhorou os resultados, mas não de maneira marcante. Em geral as equações lineares representaram melhor as variáveis do que as equações potenciais.
Abstract: The watersheds located in the semi-arid northeast of Brazil present, In general, small and / or discontinuous hydrological series. For To overcome this problem, well-calibrated and validated hydrological models can be used to generate long period series. On the other hand, regionalization techniques can be used in homogeneous regions to determine a given variable of interest (e.g., maximum flow rate, average, etc.) at sites without information. In this research, hydrological regionalization techniques were employed to establish of mathematical functions for the determination of maximum daily average flow rates, long-term averages and 95% guaranteed flow rates based on simulated data with NAVMO model in nine sub-basins of the homogeneous region of the upper Piranhas River - PB (-15000 km2). The model was calibrated for each sub-basin and the parameters used in the simulation of long period series. Parametric and nonparametric tests were employed to verify the consistency and homogeneity of the simulated series and probability distributions, indicated in the literature, were tested with the Kolmogorov-Smirnov (K-S test) Correlation and regression analyzes (single and multiple) between the variables of interest and the physical and climatic characteristics of the basins allowed establish functions for the calculation of hydrological variables anywhere in the region of the study. The results showed that the chosen model was reasonably calibrated. based on annual flows and volumes and simulated series with calibrated parameters presented reasonable consistency and homogeneity. K-S test results showed that the Pearson III distribution adjusted the frequencies of the flow data long-term maximums and average flows at all locations. The Gamma distributions of Gumbel and Normal had some restrictions. Correlation and regression analyzes with linear and potential functions showed that the two physical variables that best explained the hydrological variables investigated were the basin area (simple regression) and the basin area and the length of the main river (multiple regression). The inclusion of other physical and climatic variables (eg, slope of the drainage density basin and precipitation) improved the results, but not markedly. In general the Linear equations represented variables better than potential equations.
Keywords: Hidrologia - Escoamento
Solo - Uso
Regionalização Hidrológica - Alto Rio Piranhas- PB
Bacias Hidrográficas
Modelo Distribuído
Funções Matemáticas
Modelo NAVMO - Dados Simulados
Sub-Bacias Hidrográficas
Análises de Correlação e Regressão (Simples e Múltipla)
Bacias - Características Físicas e Climáticas
Funções Lineares e Potenciais
Hydrology - Flow
Soil - Use
Hydrological Regionalization - Alto Rio Piranhas- PB
Watersheds
Distributed Model
Mathematical Functions
NAVMO Model - Simulated Data
Hydrographic Sub-Basins
Correlation and Regression Analysis (Single and Multiple)
Basins - Characteristics of Climatic Physics
Linear and Potential Functions
???metadata.dc.subject.cnpq???: Engenharia Agrícola.
URI: http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/10603
Appears in Collections:Mestrado em Engenharia Agrícola.

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