Desenvolvimento, sensibilidade e análise de incertezas do modelo LASH

Autores/as

  • Samuel Beskow UFLA; Depto. de Engenharia
  • Carlos Rogério de Mello UFLA; Depto. de Engenharia
  • Lloyd Darrell Norton USDA; ARS; National Soil Erosion Research Laboratory

DOI:

https://doi.org/10.1590/S0103-90162011000300001

Palabras clave:

metodologia GLUE, método de Morris, modelagem hidrológica, intervalos de parâmetros, calibração automática

Resumen

Diversos modelos hidrológicos têm sido desenvolvidos no intuito de auxiliar na gestão de recursos naturais em todo o mundo. Porém, a maioria desses modelos apresenta um alto grau de complexidade em relação tanto à necessidade de base de dados, quanto ao número de parâmetros de calibração. Em virtude desses fatores, se torna difícil a aplicação em bacias hidrográficas que têm bases de dados reduzidas. Neste artigo é descrito o desenvolvimento do modelo Lavras Simulation of Hydrology (LASH) em uma estrutura de SIG, buscando enfatizar seus principais componentes e parâmetros, bem como suas potencialidades. Além da descrição do modelo, também foram realizadas a análise de sensibilidade, a redução do intervalo de parâmetros e a análise de incertezas, anteriormente à fase de calibração, utilizando metodologias específicas (método de Morris, simulação de Monte Carlo e o método Generalized Likelihood Uncertainty Equation (GLUE)), com a base de dados de uma bacia hidrográfica experimental tropical brasileira (32 km²), a fim de simular a vazão total média diária. O LASH é um modelo classificado como determinístico e distribuído, que utiliza dados de longo termo e poucos mapas para predizer vazão na seção de controle de bacias hidrográficas. Foi possível identificar os parâmetros mais sensíveis do modelo para a bacia hidrográfica de referência, os quais estão associados com os componentes de escoamento de base e superficial direto. Em função do limiar conservador utilizado neste estudo, foram reduzidos os intervalos de dois parâmetros, dessa forma gerando resultados simulados mais realísticos e também facilitando a calibração automática do modelo com um menor número de iterações necessárias. O método da GLUE mostrou ser eficiente frente à análise de incertezas relacionadas à predição de vazão na bacia de estudo.

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Publicado

2011-06-01

Número

Sección

Agricultural Engineering

Cómo citar

Desenvolvimento, sensibilidade e análise de incertezas do modelo LASH . (2011). Scientia Agricola, 68(3), 265-274. https://doi.org/10.1590/S0103-90162011000300001