Efeito da discretização na calibração do Modelo MGB-IPH para a Bacia do rio Uruguai

Na modelagem hidrológica e hidrodinâmica, há muitos fatores que influenciam no tempo de processamento e na representatividade dos resultados. Um deles, o qual é o foco do presente estudo, é a metodologia da discretização espacial da bacia hidrográfica. Os modelos mais atuais são interligados em parte ou totalmente com Sistemas de Informações Geográficas (SIG), em que a partir de um Modelo Digital de Elevação (MDE) são realizados os processos de delimitação da área de interesse, obtenção da rede de drenagem, divisão da área em elementos menores e obtenção das características físicas de cada elemento. Como a região é segmentada depende do tipo de modelo utilizado e da metodologia de discretização empregada, podendo influenciar diretamente nos resultados. O objetivo principal do estudo foi analisar o efeito da discretização na calibração do MGB-IPH para a bacia do rio Uruguai, em termos da representação de cheias, tempo de processamento e tempo de pré-processamento. Buscou-se investigar a relação de custo versus benefício em utilizar diferentes tamanhos de trechos(dx) de rio no processo de discretização da área, mais especificamente na segmentação da rede de drenagem por comprimento fixo, variando o tamanho de 7km a 100km. As análises foram realizadas para quatro estações fluviométricas ao longo do rio Uruguai (Iraí, Porto Lucena, Passo São Borja e Uruguaiana) e uma no rio Ibicuí, abrangendo diferentes áreas de drenagem. Os resultados obtidos, de modo geral, apresentaram a tendência de quanto menor o tamanho do trecho mais refinado ficou o modelo, apresentando os melhores resultados, porém maior custo computacional. Na comparação com a discretização inicial (10km), o trecho de 7km apresentou os melhores resultados na representação da cheia, porém o tempo de simulação foi demasiado elevado, não justificando tal refinamento. Já com o trecho de 20km, obteve-se redução do tempo de simulação em torno de 4 vezes com pequena queda na qualidade das métricas de desempenho.In hydrological and hydrodynamic modeling, there are many factors that influence the processing time and the representativeness of the results. One of them, which is the focus of the present study, is the spatial discretization methodology of the basin. The most current models are interconnected in part or in full with Geographic Information Systems (GIS), from a Digital Elevation Model (MDE) the processes of delimitation of the area of interest are obtained, obtaining the drainage network, dividing the area into smaller elements and obtaining the physical characteristics of each element. The way in which the region will be segmented depends on the type of model used and the methodology of discretization employed, can directly influence the results. The analyzes were performed for four fluviometric stations along the Uruguay River (Iraí, Porto Lucena, Passo São Borja and Uruguaiana) and one on the Ibicuí river (Jacaqua) , encompassing different drainage areas.The main objective of the study was to analyze the effect of discretization in the calibration of the MGB-IPH for the Uruguay River basin in terms of the representation of floods, processing time and pre-processing time. We attempted to investigate the cost versus benefit relationship in using different lengths of river sections in the process of discretization of the area, more specifically in the segmentation of the drainage network by fixed length, varying the size from 7 km to 100 km. With the results obtained, in general, there is a tendency for the more refined the discretization, the better the results, but the higher the computational cost. In the comparison with the initial discretization (10km), the 7km stretch presented the best results in the flood representation, but the simulation time was too high, not justifying such refinement. With the 20 km stretchThe obtained results, in general, have a tendency of smaller or smaller size, and the obtained results, but greater computational cost. In the comparison with an initial discretization (10km), the 7km stretch presented the results in the presentation of the flood, but the time of effort was very high, not justifying such refinement. With the 20km stretch, we obtained a reduction of the simulation time around 4 times with a small decrease in the quality of the performance metrics