Abstract Mathematical models have been widely used to quantify hydrological processes for various practical purposes. These models depend on geomorphological attributes which are derived from relief information represented by Digital Elevation Models (DEM). The objective of this study was to evaluate the influence of relief information sources (ASTER, SRTM-30, SRTM-90, and TOPO) over geomorphological characterization of five Brazilian watersheds. Geoprocessing tools were applied for extraction of the following geomorphological attributes for each DEM: drainage area, perimeter, and watershed slope; length and slope of the main stream; total length of streams; bifurcation, stream length and stream area ratios; and length of the highest order stream. The differences in the values of attributes were calculated in relation to the reference DEM (TOPO). It was found that: i) slope of main stream and bifurcation ratio were the most sensitive parameters regarding the relief information source; ii) flat watersheds were more susceptible to altimetric errors; iii) ASTER did not adequately represent drainage networks for flat watersheds; and iv) the differences in the geomorphological attributes increased as drainage area decreased. The results indicate that DEM may exert influence on the use of hydrological models that depend on geomorphological attributes.

RESUMO A erosão do solo é atualmente uma das principais preocupações nos estudos de agricultura, recursos hídricos, manejo do solo e desastres naturais, principalmente devido aos impactos econômicos, ambientais e humanos associados à erosão. Esta situação é agravada nos países em desenvolvimento, onde o monitoramento hidrológico e os levantamentos adequados do solo são escassos. Portanto, destaca-se o uso de estimativas indiretas de perda de solo por meio de equações empíricas. Neste contexto, o presente estudo propôs a aplicação da Equação Universal de Perdas de Solo Revisada (RUSLE) com o auxílio de Sistemas de Informações Geográficas (SIG) e Sensoriamento Remoto para duas bacias hidrográficas agrícolas no Rio Grande do Sul - Brasil. Entre todos os fatores RUSLE, o LS apresentou a distribuição espacial mais próxima quando comparada à perda total anual de solo, sendo um bom indicador de áreas de risco. A perda total anual de solo variou de 0 a mais de 100 t ha-1 ano-1, sendo a grande maioria (cerca de 65% da área total) classificada de leve a moderado níveis de perda de solo. Mais de 10% da área de estudo apresenta níveis altos a extremamente altos de perda de solo, exigindo intervenções imediatas. O presente estudo destaca-se como uma importante ferramenta para praticantes e tomadores de decisão, sendo o primeiro estudo de sua natureza no extremo sul do Brasil.

ABSTRACT Soil erosion is currently one of the main concerns in agriculture, water resources, soil management and natural hazards studies, mainly due to its economic, environmental and human impacts. This concern is accentuated in developing countries where the hydrological monitoring and proper soil surveys are scarce. Therefore, the use of indirect estimates of soil loss by means of empirical equations stands out. In this context, the present study proposed the assessment of the Revised Universal Soil Loss Equation (RUSLE) with the aid of Geographical Information Systems (GIS) and remote sensing for two agricultural watersheds in southern Rio Grande do Sul - Brazil. Among all RUSLE factors, LS showed the closest patterns to the local when compared to the total annual soil loss, thus being a good indicator t of risk areas. The total annual soil loss varied from 0 to more than 100 t ha-1 yr-1, with the vast majority (about 65% of the total area) classified from slight to moderate rates of soil loss. The results estimated according to RUSLE indicated that over 10% of the study area presented very high to extremely high soil loss rates, thus requiring immediate soil conservation practices. The present study stands out as an important scientific and technical support for practitioners and decision-makers, being probably the first of its nature applied to extreme southern Brazil.

RESUMO O dimensionamento adequado de estruturas hidráulicas é dependente das estimativas de vazões máximas. A escassez no monitoramento hidrológico no Brasil tem levado ao uso de métodos de regionalização. O principal objetivo do presente estudo foi desenvolver uma ferramenta via função regional para a estimativa das vazões máximas e seus respectivos tempos de retorno, com o suporte de técnicas baseadas no método dos momentos-L, com vistas a aplicações adequadas da engenharia hidrológica e da gestão de risco de cheias. As séries de vazão máxima diária anual foram ajustadas às funções densidade de probabilidade tradicionais de 2 parâmetros (Normal, 2-parameter Log-Normal, Gumbel, Gamma) e multiparâmetros (GEV and Kappa), baseando-se no método dos momentos-L, as quais foram utilizadas no desenvolvimento da função regional pelo método da curva adimensional. A capacidade preditiva da função regional foi determinada por validação cruzada para diferentes tempos de retorno. Pode-se concluir que a abordagem baseada nos momentos-L no ajuste da função regional foi satisfatória. Além disso,a função regional: i) foi aperfeiçoada quando as distribuições multiparâmetros acima mencionadas foram usadas e ii) foi classificada como ótima para tempos de retorno de até 100 anos sendo útil a projetos práticos de engenharia e na gestão de cheias.

ABSTRACT The proper design of hydraulic structures depends on estimates of maximum stream flows. The scarce stream flow monitoring in Brazil has led to the use of regionalization methods. The main objective of this study was to develop a tool via regional function to estimate maximum stream flows and their corresponding return periods (RP) with the aid of techniques based on the L-moments method, seeking for adequate hydrologic engineering applications and flood risk management. Annual maximum stream flow historical series were adjusted to traditional 2-parameter probability density functions (PDFs) (Normal, 2-parameter Log-Normal, Gumbel, Gamma) and multiparameter PDFs (GEV and Kappa), based on the L-moments method, which were used in the development of the regional function employing the dimensionless curve method. The regional function’s predictive capability was determined by cross-validation for different RPs. It can be concluded that the approach based on L-moments was successfully used to adjust the regional function. In addition, the regional function: i) was improved when using the aforementioned multiparameter PDFs and ii) was framed as optimum for RP of up to 100 years and considered useful for practical engineering projects and flood risk management.