Incertezas hidrológicas I

Quando determinamos a vazão máxima de cheia de um determinado local definimos o risco de ocorrência desta vazão pelo tempo de retorno ou sua probabilidade de ocorrência numa ano qualquer. Ao escolhermos o tempo de retorno de 10 anos (10% num ano qualquer) aceitamos o risco que eventos maiores com probabilidade menor ou tempo de retorno maior possam ocorrer. Portanto, o risco é possível escolher. No entanto, normalmente não conhecemos as ¨incertezas ¨ desta vazão, que é o erro que está nos dados, no modelo que pode ser ineficiente ou mesmo na representatividade da informação (número dos anos). Neste caso, a diferença entre as estatísticas (média, desvio padrão, etc) da amostra e da população é definida como incerteza.

No uso de um modelo matemático para reproduzir os efeitos naturais de um processo as fontes das incertezas são os:

•Os dados de entradas; •A estrutura do modelo matemático; •Os parâmetros do modelo matemático.

As incertezas geralmente não são determinadas, mas diferentes usuários podem produzir resultados diferentes e levar a projetos diferentes onde produzem incertezas em projetos mais caros ou mais inseguros.

Os modelos globais climáticos usados para prever a mudança do clima possuem incertezas nas condições iniciais que é a temperatura do oceano. Estes modelos iniciam em intervalos diferentes para obter vários resultados e a distribuição estatística das incertezas.

Um exemplo que ocorre com muita frequência é o uso do Modelo SCS existem as seguintes incertezas: (a) valor do parâmetro CN; (b) condições iniciais que se refletem no parâmetro mencionado; (c) distribuição temporal da chuva e; (d) tempo de concentração da bacia. As estimativas destes parâmetros possuem grande subjetividade que variam com as equações e interpretações de cada usuário.

No livro Modelos Hidrológicos, capítulo 7 (exemplo 7.14) trato deste assunto e mostro um exemplo com o modelo SCS, onde é adotada uma distribuição estatística para o CN e uma distribuição estatística para os valores do pico da distribuição temporal da chuva. Com base no uso do método de Monte Carlos são geradas > 2000 simulações e obtidas as vazões máximas esperada para cada tempo de retorno e sua banda de confiança. A banda de confiança retrata a incerteza para a vazão determinada.

A maioria dos modelos matemáticos possui um conjunto de parâmetros que necessitem ser ajustado, mas conjuntos diferentes de dados podem resultar em conjuntos diferentes de parâmetros. Esta incerteza pode ser utilizada na estimativa final das variáveis, traduzindo não somente o risco da variável, mas a incerteza implícita nos dados utilizados.

Quando determinamos o volume de um reservatório ou planejamento de uma obra, existem incertezas nos dados, na amostra da série histórica e nos modelos utilizados. Nas próximas semanas vou iniciar tratando estas incertezas e os impactos que podem produzir num projeto e como poderiam ser minimizados.