RESUMO Modelos hidrológicos (MHs) podem ser aplicados para diferentes propósitos, uma etapa fundamental é a calibração do modelo usando funções objetivo (FO) para quantificar a concordância entre as vazões observadas e calculadas. O entendimento completo das FO é importante para aproveitar adequadamente a calibração do modelo e interpretar os resultados. Este estudo avalia 36 FO propostas na literatura, considerando duas bacias hidrográficas de diferentes regimes hidrológicos. Séries temporais diárias de vazão simulada, usando um modelo hidrológico distribuído (MGB-IPH), e dez séries temporais sintéticas diárias, geradas a partir das vazões observadas e calculadas, foram usadas na análise de cada bacia hidrográfica. Esses dados sintéticos foram usados para avaliar como cada métrica avalia os casos hipotéticos que apresentam comportamentos de erro isolados muito conhecidos. Apesar de todas as métricas derivadas de NSE (eficiência de Nash-Sutcliffe) que usam o quadrado dos resíduos em sua formulação terem demonstrado maior sensibilidade a erros nas vazões altas, os que usam médias diárias e mensais das vazões em termos absolutos foram mais rigorosos que os outros para avaliar o desempenho dos MHs. Erros nas vazões baixas foram melhor avaliados por métricas que usam o logaritmo das vazões. A presença constante de vazões zero os deteriora significativamente, com exceção das métricas TRMSE (erro quadrático médio da raiz transformada) não demonstraram esse problema. Uma limitação observada das formulações de algumas métricas foi que os erros de superestimação ou subestimação são compensados. Nossos resultados reafirmam que cada métrica deve ser interpretada pensando especificamente nos aspectos para os quais foi proposta e, considerando simultaneamente um conjunto de métricas, levaria a uma avaliação mais ampla da capacidade do MH (ex: avaliação de modelo multiobjetivo). Recomendamos que o uso de séries temporais sintéticas, como as propostas neste trabalho, possa ser útil como um passo auxiliar no melhor entendimento da avaliação de um modelo hidrológico calibrado para cada estudo de caso, levando em consideração as capacidades do modelo e as características observadas do regime hidrológico.
ABSTRACT Hydrological models (HMs) can be applied for different purposes, and a key step is model calibration using objective functions (OF) to quantify the agreement between observed and calculated discharges. Fully understanding the OF is important to properly take advantage of model calibration and interpret the results. This study evaluates 36 OF proposed in the literature, considering two watersheds of different hydrological regimes. Daily simulated streamflow time-series, using a distributed hydrological model (MGB-IPH), and ten daily streamflow synthetic time-series, generated from the observed and calculated streamflows, were used in the analysis of each watershed. These synthetic data were used to evaluate how does each metric evaluate hypothetical cases that present isolated very well known error behaviors. Despite of all NSE-derived (Nash-Sutcliffe efficiency) metrics that use the square of the residuals in their formulation have shown higher sensitivity to errors in high flows, the ones that use daily and monthly averages of flow rates in absolute terms were more stringent than the others to assess HMs performance. Low flow errors were better evaluated by metrics that use the flow logarithm. The constant presence of zero flow rates deteriorate them significantly, with the exception of the metrics TRMSE (Transformed root mean square error) did not demonstrate this problem. An observed limitation of the formulations of some metrics was that the errors of overestimation or underestimation are compensated. Our results reassert that each metric should be interpreted specifically thinking about the aspects it has been proposed for, and simultaneously taking into account a set of metrics would lead to a broader evaluation of HM ability (e.g. multiobjective model evaluation). We recommend that the use of synthetic time series as those proposed in this work could be useful as an auxiliary step towards better understanding the evaluation of a calibrated hydrological model for each study case, taking into account model capabilities and observed hydrologic regime characteristics.
