Modelagem hidrológica determinística e estocástica aplicada à região hidrográfica do Xingu- Pará Deterministic and stochastic hydrological modeling applied to the Xingu river basin - Pará

• Published in: Revista brasileira de meteorologia Vol. 24; no. 3; pp. 308 - 322
• Main Authors: Edmundo Wallace Monteiro Lucas, Francisco de Assis Salviano de Sousa, Fabricio Daniel dos Santos Silva, Paulo Sergio Lucio
• Format: Journal Article
• Language: English
• Published: Sociedade Brasileira de Meteorologia 01.09.2009
• Subjects: Bacias Hidrográficas; Hydrological Modeling; Modelos hidrológicos; River basin; Runoff; Vazão
• DOI: 10.1590/S0102-77862009000300005
• ISSN: 0102-7786

A modelagem hidrológica é uma importante ferramenta no planejamento e gerenciamento de programas de recursos hídricos de bacias hidrográficas. Neste trabalho, foi aplicado o modelo hidrológico determinístico mensal de dois parâmetros e o modelo estocástico, ARIMA, para simular a vazão mensal das sub-bacias da região hidrográfica do Xingu no Estado do Pará. O objetivo principal foi simular a vazão mensal através dos modelos e comparar os seus resultados. O modelo hidrológico determinístico aplicado possui uma estrutura simples e apresentou bons resultados, porém mostrou-se muito sensível a eventos extremos de precipitação. O modelo estocástico ARIMA, conseguiu capturar a dinâmica das séries temporais, apresentando resultados muito satisfatórios na simulação da vazão mensal nas estações da bacia. Ambos os modelos devem ser aplicados com cautela no período chuvoso, onde ocorrem os eventos extremos de precipitação e consequentemente vazões de pico.Hydrologic modeling is an important tool for the planning and management of water resources use in river basins. In this work, a two-parameter monthly deterministic hydrologic model and the stochastic model, ARIMA, were applied to simulate the monthly runoff of the Xingu river basin in the State of Pará. The main objective of this work is to simulate the monthly runoff using the two models and to compare their results. The applied hydrological deterministic model has a simple structure and presented good results, but seems to be very sensitive to extreme precipitation events. The stochastic model ARIMA was able to capture the dynamic of the temporal series, presenting very satisfactory results for the simulation of the monthly runoff at the basin stations. Both models should be applied with caution during the rainy season, when extreme precipitation events and consequently peaks of runoff occur.