Regionalization of hydrological variables for the Paraná state, Brazil (2021)
- Authors:
- Autor USP: NASCIMENTO, JÉSSICA GARCIA - ESALQ
- Unidade: ESALQ
- Sigla do Departamento: LEB
- Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL; BACIA HIDROGRÁFICA; BALANÇO HÍDRICO; HIDROLOGIA; RECURSOS HÍDRICOS; REGRESSÃO LINEAR; SENSORIAMENTO REMOTO
- Language: Inglês
- Abstract: O conhecimento das vazões e descargas dos rios é essencial para a gestão dos recursos hídricos, uma vez que estes parâmetros representam a disponibilidade de água nas bacias hidrográficas. Em geral, a vazão média de longo período (Qm), e as vazões excedidas ou igualadas em 90% e 95% do tempo (Q90 e Q95, respectivamente), as quais representam vazões mínimas, e a descarga anual (Q) são frequentemente usadas no gestão de recursos hídricos. As informações sobre esses parâmetros podem ser consideradas um desafio, principalmente em países em desenvolvimento, onde o monitoramento por estações fluviométricas é limitado em termos de densidade e frequência de observações. Assim, a predição de variáveis hidrológicas em bacias hidrográficas não monitoradas pode ser realizada por meio de modelos que permitem a relação das variáveis de interesse com variáveis descritoras, como por exemplo por Regressões Lineares Múltiplas (MLR), que consiste no método mais antigo e amplamente utilizado para problemas de regionalização, e novas técnicas como abordagens de aprendizado de máquina, por exemplo, o Random Forest (RF). Adicionalmente, o balanço hídrico pode ser usado como modelo para estimar a Q dos rios em bacias hidrográficas. Nesse contexto, os produtos de sensoriamento remoto constituem promissoras fontes de dados de precipitação (PPT) e evapotranspiração (ET), com alta resolução espacial e temporal, que podem ser usados em modelos hidrológicos, melhorando seu desempenho. Em um cenáriogeral, este estudo teve como objetivo analisar o desempenho de produtos integrados Multi-satellitE Retrievals for GPM (IMERG) para estimar a PPT sobre o Estado do Paraná, Brasil. Em seguida, os produtos mensais do IMERG foram utilizados juntamente com descritores morfológicos de bacias hidrográficas, para construir modelos hidrológicos para a predição de vazões (Q90, Q95 e Qm) em 81 bacias hidrográficas no Estado do Paraná, Brasil. Por fim, os produtos mensais IMERG e de ET do algorítimo ALEXI (Atmosphere-Land Exchange Inverse) foram utilizados para a predição de Q em 28 bacias hidrográficas do Estado do Paraná, por meio da equação do balanço hídrico. Os modelos apresentaram boa performance para a previsão de variáveis hidrológicas, o que comprovou a importância do sensoriamento remoto e dos modelos hidrológicos para a gestão dos recursos hídricos
- Imprenta:
- Publisher place: Piracicaba
- Date published: 2021
- Data da defesa: 15.01.2021
-
ABNT
NASCIMENTO, Jéssica Garcia. Regionalization of hydrological variables for the Paraná state, Brazil. 2021. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, Piracicaba, 2021. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11152/tde-07042021-153935/. Acesso em: 01 dez. 2025. -
APA
Nascimento, J. G. (2021). Regionalization of hydrological variables for the Paraná state, Brazil (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, Piracicaba. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11152/tde-07042021-153935/ -
NLM
Nascimento JG. Regionalization of hydrological variables for the Paraná state, Brazil [Internet]. 2021 ;[citado 2025 dez. 01 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11152/tde-07042021-153935/ -
Vancouver
Nascimento JG. Regionalization of hydrological variables for the Paraná state, Brazil [Internet]. 2021 ;[citado 2025 dez. 01 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11152/tde-07042021-153935/ - Malhas coloridas de sombreamento e soluções nutritivas de fertirrigação na cultura da gérbera (Gerbera jamesonii) em ambiente protegido
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