Resumo Modelos atmosféricos globais e regionais são importantes ferramentas para a gestão de recursos hídricos. Com a intenção de realizar previsão de vazões e subsidiar a operação de sistemas de abastecimento, esse estudo avaliou as previsões de precipitação de três modelos atmosféricos. Foram analisadas as previsões dos modelos ETA (resolução horizontal de 40 km, horizonte de 10 dias), BAM (resolução horizontal de 20 km, horizonte de 10 dias) e WRF (resolução horizontal de 5 km, horizonte de 3 dias) para as bacias do Sistema Cantareira, no Sudeste brasileiro. As previsões foram comparadas com observações de pluviômetros e de radar. Foram avaliados o coeficiente de correlação de Pearson, eficiência modificada de Kling-Gupta, coeficiente angular da regressão linear entre previsões e observações, REQM e PBIAS, além dos índices categóricos fBIAS, POD e FAR. Verificou-se que as correlações tendem a ser mais fortes nos primeiros dias de previsão (até o segundo dia à frente). As maiores correlações foram encontradas comparando valores acumulados para todo o horizonte de previsão. O modelo ETA apresentou forte tendência a subestimar as observações e o modelo BAM, de superestimá-las. O modelo WRF apresentou uma tendência leve de subestimação. A previsão de precipitação com modelos globais e regionais é um importante subsídio à operação de sistemas de reservatórios, entretanto, é essencial conhecer o comportamento dessas previsões a fim de minimizar imprecisões e maximizar seu valor na tomada de decisão.
Abstract Global and regional atmospheric models are important tools for water resources management. Aiming to provide river flow forecast and to support water supply systems operation, this study evaluated the precipitation forecasts from three atmospheric models. Forecasts from ETA (horizontal resolution of 40 km, 10 days range), BAM (horizontal resolution of 20 km, 10 days range) and WRF (horizontal resolution of 5 km, 3 days range) models were analyzed for the Cantareira system basins, on Brazil’s southwestern region. The forecasts were compared to rain gauge and radar observations. Different performance indices were used: Pearson’s correlation coefficient, modified Kling-Gupta efficiency, slope for the linear regression between forecasts and observations, RMSE and PBIAS, in addition to categorical indices fBIAS, POD e FAR. It was found that the correlations were stronger for the first days of the forecast. The strongest correlations were found when comparing the accumulated precipitations for the whole forecast period. Bias analysis indicated ETA strongly underestimated observations, while BAM strongly overestimated, and WRF slightly underestimated. Global and regional atmospheric models rainfall forecasts are an important input for reservoir operation. It’s essential, though, to understand its behavior to minimize inaccuracies and maximize its value in decision making.