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29/03/2018 – Previsão de vazão para bacia do Rio Madeira

 

O rio Madeira é um dos principais afluentes do rio Amazonas com extensão total de aproximadamente 3315 km. Sua bacia banha três países: Brasil, Bolívia e Peru. Além da importância ambiental, o rio Madeira é essencial para a economia de muitas regiões por proporcionar a pesca e o transporte hidroviário. Um complexo hidrelétrico também faz parte do Rio Madeira, composto por duas usinas de grande porte: usina hidrelétrica de Jirau e Santo Antônio, ambas são responsáveis pela geração de 7 000 MW  para as regiões Centro Oeste e Sudeste do Brasil a partir de Porto Velho.

Previsão hidrológica por conjunto

A técnica de previsão de tempo por conjunto tem sido largamente usada por vários centros espalhados pelo mundo, para levar em conta as incertezas sobre as previsões e assim geram múltiplas previsões para o mesmo local. Este produto tem se tornado muito atrativo para sistemas de previsões de inundações potencializando estender as previsões com melhor qualidade. A previsão de tempo por conjunto é considerada como entrada no modelo hidrológico que produz as predições para a descarga dos rios. Um exemplo de um hidrograma “spaghetti” por conjunto para um evento é mostrado na Figura 1, onde se observa as vazões de cada elemento do conjunto (azul claro) estimadas pelo modelo hidrológico, as vazões máximas e mínimas (vermelho tracejado) e os quantiles (95% e 5%) (verde).  Os modelos de previsão meteorológica utilizados no sistema são: a) Modelo atmosférico do Centro Europeu, ECMWF (“European Centre for Medium-Range Weather Forecast”), constituído de 51 membros e resolução espacial de 20 km, aproximadamente; b) Modelo atmosférico da NOAA (“National Oceanic and Atmospheric Administration”), GEFS (“Global Ensemble Forecast System”) previamente conhecido como GFS  Global Ensemble (GENS), constituído por 21 membros e resolução espacial de 50 km, aproximadamente.

Figura 1 – Ilustração de um sistema de previsão hidrológica por conjunto.

 

Precipitação acumulada (ECMWF – GloFAS): próximos 10 dias

Figura 2.  Precipitação acumulada para os próximos 10 dias, prevista com o modelo atmosférico ECMWF.

Precipitação acumulada:  ECMWF e GEFS

Figura 3.  Previsão para os próximos 10 dias obtidos pelo GEFS e ECMWF: precipitação acumulada.

Precipitação para bacia do Rio Madeira

Figura 4. Previsão para os próximos 10 dias obtidos pelo GEFS e ECMWF para a bacia do Rio Madeira.

MHD acoplado com o ECMWF:  Guajará-Mirim

Figura 5. Previsão por conjunto de vazão, para os próximos 10 dias, do  MHD alimentado com dados obtidos  do ECMWF (Gujará-Mirim: Rio Mamoré).

 

MHD acoplado com o GEFS: Guajará-Mirim

 

Figura 6. Previsão por conjunto de vazão, para os próximos 10 dias, do  MHD alimentado com dados obtidos  do GEFS (Gujará-Mirim: Rio Mamoré).

MHD acoplado com o ECMWF:  Miraflores

Figura 7.  Previsão por conjunto de vazão, para os próximos 10 dias, do  MHD alimentado com dados obtidos  do ECMWF (Miraflores: Rio Madre de Dios).

MHD acoplado com o GEFS: Miraflores

Figura 8.  Previsão por conjunto de vazão, para os próximos 10 dias, do  MHD alimentado com dados obtidos  do GEFS  (Miraflores: Rio Madre de Dios).

 

MHD acoplado com o ECMWF: Jusante Rio Beni

Figura 9.  Previsão por conjunto de vazão, para os próximos 10 dias, do  MHD alimentado com dados obtidos  do ECMWF (Rio Madeira).

MHD acoplado com o GEFS: Jusante Rio Beni

Figura 10.  Previsão por conjunto de vazão, para os próximos 10 dias, do  MHD alimentado com dados obtidos  do GEFS (Rio Madeira).

MHD acoplado com o ECMWF: Porto Velho

Figura 11.  Previsão por conjunto de vazão, para os próximos 10 dias, do  MHD alimentado com dados obtidos  do ECMWF (Rio Madeira).

MHD acoplado com o GEFS: Porto Velho

Figura 12.  Previsão por conjunto de vazão, para os próximos 10 dias, do  MHD alimentado com dados obtidos  do GEFS (Rio Madeira).

Cenários de vazão para Porto Velho

Figura 13. Cenários de vazão usando chuva observada para Porto Velho.

Contato:

Márcio Augusto Ernesto de Moraes

marcio.moraes@cemaden.gov.br

(12) 3205 – 0146

 

Agradecimentos:

 

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