ABSTRACT Streamflow data from gauging stations are essential for effective water resources management. However, some regions in Brazil lack the necessary data. Hydrological regionalization is an alternative technique for obtaining data such regions. However, not all regions in Brazil have defined hydrological regionalization models, including the state of Goiás and the Brazilian Federal District. The objective of this study was to develop a hydrological regionalization methodology based on the separation of hydrologically homogeneous regions and multiple linear regression, using a Geographic Information System (GIS) program. Historical series data were used to calculate reference flows with 90 or 95% duration over time in the watercourse (Q90 and Q95) and the mean flow (Ǭ). Rain gauge station data were used to calculate the mean annual rainfall in each watershed through spatial interpolation by ordinary kriging. Subsequently, the physiographic characteristics of each watershed were calculated. The hydrologically homogeneous regions were delimited based on these data using cluster analysis, which identified seven hydrologically homogeneous regions in Goiás, two of them belonging to the Federal District. Multiple regression allowed the development of seven regionalization models. Models for regions 1, 3, 4, 5, and 7 showed better performance. management However models District GIS (GIS program 9 95 Q90 Q (Q9 Q95 Ǭ. Ǭ . (Ǭ) kriging Subsequently calculated analysis 1 3 4 5 performance Q9 (Q (Ǭ

RESUMO Para gerenciar os recursos hídricos de forma eficaz, os dados de vazão das estações hidrométricas são cruciais. No entanto, no Brasil, algumas regiões não dispõem dos dados necessários. A regionalização hidrológica é uma técnica alternativa para obter dados para essas regiões. Infelizmente, nem todas as regiões do Brasil têm modelos de regionalização hidrológica definidos, incluindo Goiás e o Distrito Federal. O objetivo deste estudo foi desenvolver uma metodologia de regionalização hidrológica, baseada na separação de regiões hidrologicamente homogêneas e na regressão multivariada, utilizando o programa Sistema de Informações Geográficas (SIG). Com base na série histórica, foram calculadas as vazões de referência com 90 ou 95% de permanência ao longo do tempo no curso d’água (Q90 e Q95) e a vazão média (Ǭ). Com os dados das estações pluviométricas, foi calculada a precipitação média anual de cada uma das bacias hidrográficas fluviométricas, por meio de interpolação espacial por krigagem ordinária. Posteriormente, foram calculadas as características fisiográficas de cada bacia. Com esses dados, as regiões hidrologicamente homogêneas foram delimitadas por meio da análise de agrupamento. A análise de cluster identificou sete regiões hidrologicamente homogêneas em Goiás, sendo que duas delas pertencem ao Distrito Federal. A regressão multivariada levou ao desenvolvimento de sete modelos de regionalização. Os modelos para as regiões 1, 3, 4, 5 e 7 apresentaram melhor desempenho. eficaz cruciais entanto necessários Infelizmente definidos Federal SIG. SIG . (SIG) histórica 9 95 dágua d água Q90 Q (Q9 Q95 Ǭ. Ǭ (Ǭ) pluviométricas fluviométricas ordinária Posteriormente bacia agrupamento 1 3 4 desempenho (SIG Q9 (Q (Ǭ

ABSTRACT Water resources management aims to solve problems arising from intensive use of water. The proper management of this resource is based on understanding water availability, often using information from hydrometric stations; flow data is the most important information. The availability of information on river flows is often insufficient for all regions of interest. A technique called hydrological regionalization can be an alternative for obtaining information on streamflow. The objective of this study was to review the main regionalization techniques used, their advantages and limitations, as well as perspectives for the future. Traditional and widely used methods for forecasting hydrological variable, such as spatial proximity and multiple linear regression, were addressed, as well as new technologies, such as the geostatistical approach, techniques using volume balance in watersheds based on remote sensing products, and machine learning techniques. These techniques allow working with several physical characteristics of basins, generally ensuring better performances than the multiple linear regression. Further advancements in this area of knowledge are expected shortly, as the great potential of machine learning has been explored only to a small extent for hydrological regionalization purposes. stations interest streamflow limitations future variable regression addressed technologies approach products basins shortly purposes

RESUMO A gestão dos recursos hídricos visa resolver problemas decorrentes do uso intensivo da água. A gestão adequada deste recurso baseia-se no conhecimento sobre a disponibilidade hídrica dos cursos de água, e para isso utiliza-se informação de estações hidrométricas. Dentre essas informações, a vazão é a mais importante. A disponibilidade de informações sobre as vazões dos rios muitas vezes não é suficiente para todas as regiões de interesse. Para solucionar esse problema, existe uma técnica chamada regionalização hidrológica, que é uma alternativa para obtenção de informações sobre as vazões. Este estudo busca revisar as principais técnicas de regionalização utilizadas, suas vantagens e limitações, bem como perspectivas para o futuro. Abordam-se métodos tradicionais como o da proximidade espacial e o da regressão linear múltipla que são métodos mais antigos e amplamente utilizados, e novas tecnologias como abordagem geoestatística, técnicas que utilizam balanço de volume em bacias hidrográficas baseadas em produtos de sensoriamento remoto e técnicas de aprendizado de máquina. Estas técnicas permitem que se trabalhe com um maior número de características físicas das bacias, geralmente garantindo melhores performances que a regressão linear multivariada. Novos desenvolvimentos nesta última área do conhecimento são esperados em um futuro próximo, uma vez que o grande potencial do aprendizado de máquina foi explorado apenas em pequeno grau para propósitos de regionalização hidrológica. água baseiase baseia utilizase utiliza hidrométricas importante interesse problema hidrológica utilizadas limitações Abordamse Abordam utilizados geoestatística multivariada próximo

ABSTRACT In a watershed there is space and climate variability within its catchment area, causing changes in water qualitative and quantitative characteristics. Thus, the hydrological data collected from a specific basin may be extrapolated to neighboring basins with similar physical characteristics, using techniques of hydrological regionalization. This study developed the flow regionalization in the Teles Pires Basin, using historic series and probabilistic models to verify the data adherence through the regression equations adjustment according to the hydrologically homogeneous regions. The linear and power regression models were tested, employing physical and climatic characteristics and then the best adjustments were selected based on coefficients of determination, adjusted coefficient of determination, significance by F-test and small number of variables in the equation. The physical characteristics of the basin, drainage area and mainstream length, and the climatic variable, annual total precipitation showed higher adjustments. These equations can provide subsidy for decision making in the process of water resource management.