RESUMO Nesse estudo foi avaliada a influência da densidade e distribuição da rede de monitoramento pluviométrico no resultado de simulações diárias chuva-vazão de um modelo concentrado (IPH II), considerando bacias hidrográficas com diferentes escalas de drenagem: Rio Turvo (1.540 km2 ), Rio Ijuí (9.462 km2), Rio Jacuí (38.700 km2) e Alto Uruguai (61.900 km2). Para isso, foram construídos quatro cenários de cobertura pluviométrica: (I) 100% dos pluviômetros encontrados na bacia; (II) 75% dos pluviômetros; (III) 50% dos pluviômetros e; (IV) 25% dos pluviômetros. Adicionalmente, foi avaliado um cenário considerando a ausência de monitoramento, em que a precipitação utilizada na modelagem foi estimada pelo satélite TRMM. Verificou-se que, em algumas situações, a modelagem produziu melhores resultados para cenários com menores densidades de pluviômetros, desde que estes apresentassem melhor distribuição espacial. Comparativamente às simulações realizadas com a chuva estimada pelo TRMM, os resultados obtidos por pluviômetros foram superiores, mesmo em cenários com baixa densidade. Entretanto, quando a má distribuição dos pluviômetros esteve aliada à baixa densidade, a estimativa do satélite forneceu resultados superiores. Deste modo, conclui-se que a distribuição espacial da rede pluviométrica é importante na representação da precipitação e que as estimativas obtidas pelo TRMM podem se apresentar como alternativas para bacias com rede de monitoramento deficitária.
ABSTRACT In this study was evaluated the influence of the rainfall monitoring network density and distribution on the result of rainfall-runoff daily simulations of a lumped model (IPH II) considering basins with different drainage scales: Turvo River (1,540 km2), Ijuí River (9,462 km2), Jacuí River (38,700 km2) and Upper Uruguay (61,900 km2). For this purpose, four rain gauge coverage scenarios were developed: (I) 100%; (II) 75%; (III) 50% and (IV) 25% of the rain gauges of the basin. Additionally, a scenario considering the absence of monitoring was evaluated, in which the rainfall used in the modeling was estimated based on the TRMM satellite. Was verified that, in some situations, the modeling produced better results for scenarios with a lower rain gauges density if the available gauges presented better spatial distribution. Comparatively to the simulations performed with the rainfall estimated by the TRMM, the results obtained using rain gauges’ data were better, even in scenarios with low rain gauges density. However, when the poor spatial distribution of the rain gauges was associated with low density, the satellite’s estimation provided better results. Thus, was conclude that spatial distribution of the rain gauge network is important in the rainfall representation and that estimates obtained by the TRMM can be presented as alternatives for basins with a deficient monitoring network.