Incorporação de filtro numérico de separação de escoamento na assimilação de dados para previsão de vazões utilizando modelagem hidrológica

Uma das principais etapas da previsão de vazão utilizando modelagem hidrológica é a assimilação de dados para corrigir as variáveis de estado do modelo hidrológico e tornar a condição inicial da previsão a mais próxima possível da realidade observada. Uma forma de realizar assimilação de dados é a utilização de métodos empíricos, que utilizam os dados observados para corrigir diretamente as variáveis do modelo hidrológico. Um exemplo de modelo que utiliza este tipo de técnica empírica é o MGB-IPH, recentemente muito utilizado para previsão de vazões em estudos de caso brasileiros. Contudo, nesta forma de assimilação podem ocorrer problemas quando os dados telemétricos observados apresentam descompassos sobre o volume total de água existente na bacia, o que pode se refletir em perda de qualidade nas previsões. Desta forma, no presente trabalho é apresentada uma pesquisa de investigação sobre a incorporação do uso de filtros de vazão de base para controlar a assimilação de dados empírica em modelos hidrológicos, usando como estudo de caso a técnica utilizada no modelo MGB-IPH. Partiu-se da hipótese de que é possível aprimorar a representação da recessão dos hidrogramas de uma previsão de vazão ao incorporar um controle melhorado da quantidade de água que contribui para o fluxo de base em um local, a partir do uso de filtros digitais de separação de escoamento. Para testar a hipótese foram realizados ensaios de previsões por conjunto retroativas na bacia do Rio São Francisco, na região da UHE Três Marias, para os três períodos chuvosos entre 2010 e 2013. Visualmente os resultados das previsões por conjunto mostram que o problema observado na assimilação de dados foi removido com a utilização do filtro de vazão de base. Este benefício é verificado através de uma melhoria em quatro medidas de desempenho calculadas, onde a maioria dos resultados apontou para melhoras nas previsões. Como conclusão, tem-se que a técnica testada possibilita um melhor desempenho na previsão de vazões utilizando o modelo MGB-IPH, e que o uso de filtros numéricos na assimilação de dados apresenta-se como promissor para outras aplicações similares de assimilação de dados.