Método para análise de frequência e de gestão do risco de cheias, a partir da informação hidrometeorológica, sob a condição de não-estacionariedade

A maioria dos modelos estatísticos utilizados na gestão dos recursos hídricos focaliza-se na premissa de estacionariedade ao longo da escala de tempo. No entanto, a não-estacionariedade em séries temporais hidrológicas tornou-se tema de grande importância nas últimas décadas e de notória aceitação pela comunidade científica e organismos nacionais e internacionais. Com isso, as análises exigem modelos cada vez mais robustos, caracterizados por proporcionar inferência com níveis razoáveis de precisão, destinados a auxiliar no controle dos impactos associados à ocorrência de eventos hidrológicos extremos, tais como as cheias severas. Neste sentido, o foco principal do presente trabalho é o desenvolvimento de um método de auxílio à decisão para a gestão de cheias, sob a condição de não-estacionariedade, a partir de informações hidrometeorológicas. O método envolve a análise da ruptura da premissa de estacionariedade em séries hidrológicas por meio da probabilidade dos erros do tipo I e do tipo II de significância estatística, que são integrados na ferramenta de auxílio à decisão para a gestão de cheias baseada no risco. As técnicas de análise de frequência, sobretudo as destinadas à estimação dos parâmetros das distribuições pertinentes ao modelo GEV e à incorporação de informações hidrometeorológicas aos dados de cheias, sob não-estacionariedade, são também destacadas no referido método. No tocante à transferência de informações, utiliza-se o método Gradex, levando-se em conta a devida aplicabilidade sob tais condições, em conformidade com as premissas basais do método. O estudo apresenta um exemplo de aplicação do método proposto, a partir de observações registradas no município de Tarauacá, localizado na região central do estado do Acre, na parte ocidental da Amazônia brasileira. Os resultados convergem para a conclusão de que, sob um cenário de controle dos impactos das cheias, a decisão é de recomendar a implantação de uma medida de controle, uma vez que o custo do arrependimento associado à sub-preparação se mostrou superior àquele referente à sobre-preparação. Tal decisão vai de encontro àquela que foi alcançada por meio da análise convencional, ou seja, realizada sob a premissa de estacionariedade.Most statistical models used in water resources management focuses on the premise of a stationary state along the time scale. However, the nonstationary trend in hydrological time series became a topic of great importance in recent decades and of notorious acceptance by the scientific community and national and international organizations. Therefore, the tests require increasingly robust models, characterized by providing reasonable levels of precision inference, to aid in the control of impacts associated with the occurrence of hydrological extreme events, such as severe floods. In this sense, the main focus of this work is the development of an auxiliary methodology to aid decisions in flood management, under the condition of nonstationary, based on the hydro-meteorological information. The method involves the analysis of the rupture of the premise of stationary state in hydrological series through the probability of type I and type II errors, of statistical significance, which are integrated in the decision support tool for the management of flood risk. The frequency analysis, especially the techniques for the estimation of the parameters of the relevant distributions to model GEV and the incorporation of hydro-meteorological information to flood data, under nonstationary, are also highlighted in this method. Regarding the transfer of information, it was used the Gradex method, taking into account the proper applicability under such conditions in accordance with the assumptions of the baseline method. The study presents an example of application of the proposed method, from observations recorded in the municipality of Tarauacá, located in the central region of the State of Acre, in the western part of the Brazilian Amazon. The results converge to the conclusion that, under a scenario of control of the impacts of floods, the decision is to recommend the deployment of a measure of control, since the cost of regret associated with the underestimation proved to be higher than that for the overestimation. This decision goes against that which was obtained through the conventional analysis that is held under the premise of stationary