RESUMO A avaliação de incertezas tem emergido como estudo primordial para se conhecerem os efeitos dos erros inerentes aos processos de modelagem de perfis de escoamento de vazões de cheia, de natureza aleatória e epistêmica, presentes em dados de entrada como vazões e topobatimetria, na estrutura e parametrização dos modelos matemáticos utilizados e nas suas necessárias condições de contorno e iniciais. Dessa forma, o estudo reportado neste artigo buscou aplicar uma metodologia de cunho Bayesiano, associada a milhares de simulações de Monte Carlo por Cadeias de Markov, a fim de identificar e quantificar a incerteza inerente ao coeficiente de rugosidade de Manning de um modelo hidrodinâmico unidimensional e a incerteza total envolvida na predição de hidrogramas e profundidades resultantes da propagação de cheias por um trecho do Alto rio São Francisco, entre a foz do rio Abaeté e a cidade de Pirapora. Os resultados mostram que o esquema Bayesiano permitiu uma adequada identificação a posteriori das incertezas paramétricas e associadas às demais fontes de erros, com alteração importante das distribuições de probabilidade estipuladas a priori. Ademais, a análise estatística dos resíduos da modelagem veio corroborar a aplicabilidade do método à análise de incertezas na modelagem hidrodinâmica por meio do uso de uma função de verossimilhança mais flexível do que a clássica função baseada nas hipóteses de normalidade, homoscedasticidade e ausência de correlação serial para os resíduos. A continuidade deste trabalho prevê ainda a avaliação de sensibilidade das incertezas a posteriori à inserção de afluências laterais, sobretudo no que tange à correlação temporal dos resíduos, bem como a adoção de outras variáveis como informação de atualização das incertezas, e a validação da metodologia por meio do uso das incertezas a posteriori para estimação da incerteza total envolvida na predição de outros eventos de cheia que não tenham sido utilizados no processo de inferência.

ABSTRACT Uncertainty estimation analysis has emerged as a fundamental study to understand the effects of errors inherent to hydrodynamic modeling processes, of aleatory and epistemic nature, due to input data such as discharge, topography and bathymetry, to the structure and parameterization of the mathematical models used and to their necessary boundary and initial conditions. The study reported in this paper sought to apply a Bayesian-based methodology, associated with thousands of Markov Chain Monte Carlo simulations, in order to identify and quantify the uncertainty related to the Manning’s n roughness coefficient in a 1D hydrodynamic model and the total uncertainty involved in the prediction of hydrographs and water surface elevation profiles resulting from flood routing through a reach located in the upper São Francisco river, between the Abaeté river outlet and the town of Pirapora. The results show that the Bayesian scheme allowed an adequate posterior identification of the parametric uncertainties and of those associated to other sources of errors, with important changes in the prior probability distributions. In addition, the residuals analysis corroborates the applicability of the method to the analysis of uncertainties in hydrodynamic modeling through the use of a more flexible likelihood function than the classical one based on the hypotheses of normality, homoscedasticity and uncorrelated residuals. Future work includes the sensitivity evaluation of the posterior distributions to the addition of lateral inflows, especially concerning the residuals serial correlation, as well as the adoption of other variables to update the prior uncertainties, and the validation of the methodology through the use of the posterior distributions to estimate the total uncertainty involved in the prediction of floods other than the ones used in the inference process.

RESUMO A ausência de monitoramento hidrométrico com extensão, periodicidade, resolução temporal e qualidade adequadas é a realidade brasileira em muitas bacias hidrográficas. Assim, a determinação de volumes de cheia comumente ocorre a partir de modelos chuva-vazão de simples aplicação, tal como o método SCS-CN. Embora o modelo SCS seja largamente aceito, diversos autores têm questionado os resultados de sua aplicação em bacias com características distintas daquelas estudadas originalmente. Uma alternativa para cálculo das vazões máximas em bacias com escasso monitoramento fluviométrico é o método GRADEX, que propõe a extrapolação da curva de frequência dos volumes de cheia a partir de séries de precipitação. Apesar de consolidado, é pouco aplicado no Brasil devido às dificuldades encontradas na resolução de suas hipóteses iniciais. Este artigo sugere, portanto, a combinação de ambos os métodos, visando uma metodologia que reduza as incertezas envolvidas na determinação da distribuição de probabilidades de volumes de cheias. O estudo de caso é realizado na bacia hidrográfica do ribeirão Serra Azul, Juatuba - MG, que dispõe de 12 anos de registros contínuos. A referida combinação ocorre na definição dos limites inferior e superior da distribuição de probabilidades da retenção global de água no solo e na bacia, variáveis do método GRADEX, a partir do conceito do CNASSINTÓTICO. Os cenários modelados evidenciam as diversas possibilidades existentes na extrapolação dos volumes de escoamento superficial, dispondo-se de uma faixa de resultados que melhor embasam a definição da condição de saturação da bacia e, consequentemente, o cálculo das vazões máximas, comparativamente aos métodos originais.

ABSTRACT The absence of hydrometric monitoring of adequate extension, periodicity, temporal resolution and quality is the Brazilian reality in many drainage basins. It’s common the use of rainfall-runoff models of simple application to determine rainfall excess volumes, such as the SCS-CN method. Although the SCS method is broadly accepted, many authors have questioned the results derived from its application to catchments with distinct characteristics than those studied during its original formulation. An alternate method for maximum flow estimation in catchments with scarce monitoring is the GRADEX method, which proposes extrapolation of the flood volumes’ frequency curve from precipitation series. Despite being a consolidated method, it is rarely used in Brazil because of the difficulties found in fulfilling its initial hypotheses. This paper suggests, therefore, the combination of both methods, aiming for a methodology that better describes the uncertainties involved in the determination of the direct flood volumes’ probability distribution. The case study is conducted on the Serra Azul river catchment, Juatuba – MG, which offers 12 years of continuous records. The referred combination occurs on the definition of the lower and upper boundaries of the probability distribution of global water retention in the soil and in the catchment, as embedded in the GRADEX method, from the CNASYMPTOTIC concept. The modelled scenarios bear evidence of the many possibilities that may exist in the extrapolation of the frequency curve of surface runoff volumes suggests a range of results that better underpins the definition of the saturation condition and, consequently, the maximum rainfall excess calculation, as compared to the originally proposed methods.

Resumo Atualmente, é quase consenso que mudanças climáticas estão acontecendo e, provavelmente, se intensificarão no futuro. Com isso, os testes estatísticos para detecção de tendências em séries de observações de variáveis hidrológicas tornaram-se ferramentas importantes para a construção e melhoramento dos modelos de predição e de planos de preparação da sociedade para os possíveis impactos causados por eventos extremos. Sob este foco, o presente artigo busca discutir uma metodologia proposta recentemente para a detecção de tendências, à luz dos erros do tipo I e II associados a testes de significância estatística, e comparar com o teste não paramétrico de Mann-Kendall, complementado pelo estimador de declive de Sen. Contempla, ainda, um estudo de caso nas três principais séries de precipitações diárias máximas anuais do estado do Acre, Brasil. Os resultados evidenciaram tendência significativamente crescente apenas para a série de observações localizada em Tarauacá, um dos municípios do estado em questão, e que dispõe de uma estação meteorológica de referência.

Abstract Climate changes are taking place and will probably be reinforced in the future. In such a context, statistical tests for detecting trends in time series of hydrologic observations are certainly important tools for building and improving prediction models and societal preparedness plans to deal with possible impacts from extreme events. This paper focuses on discussing a recent method proposed for detecting monotonous trends in time series by accounting for both type I and type II errors, and comparing its results with the conventional Mann-Kendall nonparametric test, as complemented by Sen slope estimator, following application to the three main series of annual maximum daily rainfall observed in the Brazilian state of Acre. The results point out a significant increasing tendency for the series observed at the raingauge of Tarauacá.

RESUMO A não-estacionariedade em séries temporais hidrológicas tornou-se tema de notória relevância nas últimas décadas. Consequentemente, os métodos convencionais utilizados na análise de frequência e quantificação do risco associado à ocorrência de eventos extremos carecem de adequação. O objetivo do presente trabalho é a análise de frequência e quantificação do risco de precipitação para a duração de dez dias, em Tarauacá, estado do Acre. Os resultados indicaram que a distribuição de Gumbel não-estacionária, com tendência linear temporal nos parâmetros de posição e de escala, conforma-se melhor aos dados observados, permitindo a quantificação mais confiável do risco de eventos raros e a determinação de quantis de referência associados a horizontes típicos de planejamento ou projeto de estruturas hidráulicas.

ABSTRACT Nonstationary trends in hydrological time series have aroused the interest of experts in recent decades. Consequently, conventional methods used for frequency analysis and quantification of risk associated with the occurrence of extreme climate events require adjustment. This study aims to perform the frequency analysis and the quantification of the risk of precipitation for a ten-day period in Tarauacá - Acre, Brazil. The results have shown that nonstationary Gumbel distribution with time-dependent location and scale best fits the observed data, thus allowing the most reliable measurements for risk of rare events, and determining reference quantiles associated with planning horizons or design of hydraulic structures.

O modelo SWAT (Soil and Water Assessment Tool) foi aplicado para simular o comportamento hidrológico da bacia do rio Paraopeba, estado de Minas Gerais, sob diferentes usos e ocupação do solo, visando a subsidiar ações de manejo na bacia hidrográfica, tendo-se o período de 1983 a 1989 como referência para calibração do modelo e o período entre 2000 e 2005 para a validação. A bacia foi analisada na seção de controle "Porto do Mesquita" e a mudança no uso e ocupação do solo foi conduzida mediante os cenários de crescimento anual, propostos no Relatório Parcial do Plano Diretor da Bacia do rio Paraopeba. O modelo apresentou elevada sensibilidade ao escoamento de base, sendo esta sua principal variável de calibração. As análises estatísticas mostraram um coeficiente de Nash-Sutcliffe superior a 0,75, o qual é considerado como bom e aceitável. O modelo SWAT apresentou resultados satisfatórios na simulação do comportamento hidrológico sob diferentes cenários de mudanças no uso do solo, mostrando que pode ser aplicado para a previsão de vazões na referida bacia. O cenário atual de uso do solo apresentou uma vazão de pico simulada de 1250 m³ s-1, enquanto que nos anos de 2019 e 2029, as vazões máximas simuladas foram de 1190 m³ s-1 e 1230 m³ s-1, respectivamente. O cenário relativo ao ano 2019 produziu os melhores resultados no tocante ao aumento do escoamento de base e redução das vazões de pico.

The SWAT model (Soil and Water Assessment Tool) was applied for simulating the hydrologic pattern of Paraopeba river basin, in Minas Gerais state, under different land use and occupation scenarios, looking to support basin management actions. The model parameters were calibrated and validated, with respect to the data observed from 1983 to 2005. The basin was assessed at the 'Porto do Mesquita' gauging station and change in land use and occupation was based on the annual growth scenarios proposed in the partial report of Paraopeba basin's master plan. The model was found to be highly sensitive to baseflow, its main calibration variable. Statistical analyses produced a Nash-Sutcliffe coefficient above 0.75, which is considered good and acceptable. The SWAT model provided satisfactory results in simulating hydrologic pattern under different scenarios of land use change, demonstrating that it can be applied for forecasting discharge in the aforesaid basin. The current land use scenario provided a peak discharge simulation of 1250 m³ s-1, while in years 2019 and 2029 peak discharge simulations were 1190 m³ s-1 and 1230 m³ s-1 respectively. The 2019 scenario provided the best results with respect to baseflow increase and peak discharge reduction.