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Universidade Federal de Santa Catarina Curso de Graduação em Engenharia Sanitária e Ambiental

INFLUÊNCIAS DOS USOS DO SOLO NOS PROCESSOS HIDROLÓGICOS EM MICROBACIAS EXPERIMENTAIS

Nadia Hidemi Yano Lopes

FLORIANÓPOLIS, (SC) FEVEREIRO/2007

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Universidade Federal de Santa Catarina Curso de Graduação em Engenharia Sanitária e Ambiental

INFLUÊNCIAS DOS USOS DO SOLO NOS PROCESSOS HIDROLÓGICOS EM MICROBACIAS EXPERIMENTAIS

Nadia Hidemi Yano Lopes

Trabalho apresentado à Universidade Federal de Santa Catarina para Conclusão do Curso de Graduação em Engenharia Sanitária e Ambiental

Orientador Prof. Dr. Masato Kobiyama

Co-orientadora

Dra. Cláudia W. Corseuil


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UNIVERSIDADE FEDERAL DE SANTA CATARINA CENTRO TECNOLÓGICO

CURSO DE GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA SANITÁRIA E AMBIENTAL INFLUÊNCIAS DOS USOS DO SOLO NOS PROCESSOS HIDROLÓGICOS EM

MICROBACIAS EXPERIMENTAIS

NADIA HIDEMI YANO LOPES Trabalho submetido à Banca Examinadora como parte dos requisitos para Conclusão do Curso de Graduação em Engenharia Sanitária e Ambiental–TCC II BANCA EXAMINADORA :

___________________________ Prof. Dr. Masato Kobiyama (Orientador)

___________________________ Dra. Cláudia W. Corseuil (Co-orientadora)

___________________________

Prof. Ms. Roberto V. Silva (Membro da Banca)


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AGRADECIMENTOS

À minha família pelo carinho, amizade, apoio e compreensão.

Ao professor e orientador Masato Kobiyama pela orientação.

À co-orientadora Cláudia W. Corseuil pela orientação e pelo apoio nos trabalhos em campo.

A todos do LABHIDRO que colaboraram de alguma forma para o desenvolvimento deste trabalho.

À empresa Modo Battistella Reflorestamento S.A. (MOBASA) pelo incentivo ao estudo.

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RESUMO

As modificações no ambiente natural contribuem para as alterações do ciclo hidrológico nas bacias hidrográficas. Essas alterações produzem os mais variados impactos sobre o meio ambiente e a disponibilidade dos recursos hídricos. Este trabalho faz parte do Projeto Hidrologia Florestal realizado entre a empresa Modo Battistella Reflorestamento S.A. (MOBASA) e a Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC) na cidade de Rio Negrinho. O estudo analisou as influências dos usos do solo nos processos hidrológicos por meio do balanço hídrico em três microbacias experimentais, duas com vegetação nativa e uma com reflorestamento de pinus. As variáveis do balanço hídrico foram determinadas pelo monitoramento do processo chuva-vazão e pela modelagem matemática com o HYCYMODEL. Os resultados mostraram que o hidrograma das microbacias de nativa apresentaram um comportamento semelhante, a microbacia de pinus apresentou maior evapotranspiração e maior tempo de armazenamento de água no solo e a microbacia de nativa apresentou maior vazão. Os hidrogramas observados e simulados revelaram que a modelagem com o HYCYMODEL obteve um bom ajuste, apesar de superestimar as vazões menores e subestimar as vazões maiores, resultando no valor pouco satisfatório do Coeficiente de Nash e Sutcliffe e do desvio padrão.

PALAVRAS-CHAVE: balanço hídrico, microbacia experimental, processo chuva-vazão, modelagem hidrológica.

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ABSTRACT

The modifications in the environment contribute to the alteration of the hydrological cycle in the watersheds. This alteration produces more varieble impacts on the environment and the water resources availability. The present work is a part of the Forest Hydrology Project accomplished between the company Modo Battistella Reflorestamento S.A. (MOBASA) and the Federal University of Santa Catarina (UFSC) in Rio Negrinho City. The study analyzed the influences of the land uses on the hydrological processes through the water balance in three experimental catchments, two with secondary native vegetation and one with pine reforestation. The variables of water balance were determined through both the monitoring of the rainfall-runoff processes and for the mathematical modelling with HYCYMODEL. The results showed that the hydrographs of the native catchments presented a similar behavior, the pine catchment presented larger evapotranspiration and larger time of storage of water in the soil and the native catchment presented larger runoff. The comparison between the observed and simulated hydrographs revealed that the modelling with HYCYMODEL obtained a good adjustment, in spite of the fact that this model overestimated the smaller runoffs and underestimated the larger runoffs, resulting in the little satisfactory value of Nash and Sutcliffe Coefficient and the Standard Deviation.

Keywords: water balance, experimental catchment, rainfall-runoff processes, hydrologic modeling.

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SUMÁRIO

1. INTRODUÇÃO .................................................................................................. 1

2. OBJETIVO......................................................................................................... 2

2.1 OBJETIVO GERAL ...................................................................................... 2

2.2 OBJETIVOS ESPECÍFICOS ......................................................................... 2

3. REVISÃO BIBLIOGRÁFICA........................................................................... 3

3.1 BACIA HIDROGRÁFICA ............................................................................ 3

3.1.1 Microbacia experimental...................................................................... 3 3.1.2 Índices físicos ........................................................................................ 4

3.2 BALANÇO HÍDRICO................................................................................... 5

3.3 MODELOS HIDROLÓGICOS ...................................................................... 9

3.3.1 Modelo HYCYMODEL...................................................................... 10

3.4 INFLUÊNCIA DO USO DO SOLO NOS PROCESSOS HIDROLÓGICOS 15

4. MATERIAIS E MÉTODOS............................................................................. 19

4.1 ÁREA DE ESTUDO.................................................................................... 19

4.2 INSTALAÇÃO DAS ESTAÇÕES............................................................... 25

4.2.1 Calha Parshall..................................................................................... 25 4.2.2 Pluviógrafo.......................................................................................... 28

4.3 CARACTERIZAÇÃO FÍSICA DAS MICROBACIAS................................ 29

4.4 MODELO HYCYMODEL .......................................................................... 30

4.5 CURVA DE RECESSÃO ............................................................................ 30

4.6 FLUXOGRAMA METODOLÓGICO ......................................................... 30

5. RESULTADOS E DISCUSSÕES .................................................................... 32

5.1 ÍNDICES FÍSICOS DAS MICROBACIAS EXPERIMENTAIS .................. 32

5.2 MONITORAMENTO DO PROCESSO CHUVA E VAZÃO....................... 33

5.3 CURVA DE RECESSÃO ............................................................................ 38

5.4 DADOS SIMULADOS................................................................................ 43

6. CONCLUSÕES E RECOMENDAÇÕES........................................................ 50

7. REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS............................................................. 51

1

1. INTRODUÇÃO

As modificações no ambiente natural, com a transformação da cobertura vegetal em cidade ou campo de agricultura e pastagem, contribuem para a alteração do ciclo hidrológico nas bacias hidrográficas. Essas alterações produzem os mais variados impactos sobre o meio ambiente e a disponibilidade dos recursos hídricos. O conhecimento desses impactos é fundamental na conservação e uso dos recursos naturais. Os impactos causados são as alterações nos processos de vazão e evapotranspiração e no tempo de permanência da água no solo.

A água doce é fundamental para a existência de muitos seres vivos. A quantidade dessa água no mundo representa o percentual de 2,81%, deste, 0,61% encontram-se nos solos, nos lagos e rios (HEWLETT, 1982). A qualidade e quantidade dessas águas estão comprometidas devido às intervenções humanas como a poluição dos recursos naturais água, solo e ar e as modificações da cobertura do solo, que não respeitam a capacidade suporte de meio e afetam o equilíbrio dinâmico dos ecossistemas.

As plantações florestais com espécies de rápido crescimento são, freqüentemente criticadas por seus impactos ambientais. O reflorestamento, em geral, é uma atividade bastante polêmica, função de uma opinião pública que lhe atribui efeitos ecológicos adversos que envolvem problemas de destruição de ecossistemas, manutenção da biodiversidade, degradação de microbacias, diminuição do capital de nutrientes do solo e desfiguração da paisagem (LIMA e ZAKIA, 1998).

Segundo os mesmos autores, estes impactos são decorrentes de qualquer tipo de uso da terra, e podem ser minimizados por meio da adoção de práticas de manejo sustentável, ou seja, um manejo que envolve uma ligação mútua e interativa entre o uso do solo e os demais elementos do ecossistema, visando manter sua integridade.

Na construção do conhecimento de práticas de manejo sustentável, a Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC) e a empresa Modo Battistella Reflorestamento S.A. (MOBASA) iniciaram o Projeto Hidrologia Florestal na cidade de Rio Negrinho.

O presente trabalho faz parte deste projeto e estudou a relação entre o uso do solo e os processos hidrológicos por meio da análise do balanço hídrico em três microbacias experimentais, duas representando a cobertura vegetal natural e uma o reflorestamento com pinus.

A caracterização do balanço hídrico estima os principais componentes da relação floresta e recursos hídricos, fornecendo subsídios para a gestão ambiental, que determina a exploração dos recursos naturais com mínimo impacto.

As variáveis do balanço hídrico foram determinadas por meio do monitoramento do processo chuva-vazão e da modelagem matemática com o HYCYMODEL.

As microbacias experimentais estão localizadas na região serrana catarinense, norte do Estado, nos municípios de Mafra e Rio Negrinho, a região caracteriza-se pela presença da mata de araucária e sua economia é movida pelo reflorestamento de pinus, que abastece as indústrias moveleiras e de papel e celulose.

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2. OBJETIVO

2.1 Objetivo geral Analisar as influências dos usos do solo nos processos hidrológicos por meio

do balanço hídrico em microbacias hidrográficas experimentais.

2.2 Objetivos específicos 1. Caracterizar os índices físicos das microbacias experimentais com diferentes

usos do solo, como: mata nativa e reflorestamento de Pinus sp.;

2. Avaliar o monitoramento o processo hidrológico chuva-vazão;

3. Determinar o coeficiente de recessão de cada microbacia;

4. Avaliar o balanço hídrico por meio do modelo HYCYMODEL;

5. Avaliar as influências dos diferentes usos do solo sobre os processos hidrológicos.

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3. REVISÃO BIBLIOGRÁFICA

3.1 Bacia hidrográfica A bacia hidrográfica é uma área definida e fechada topograficamente num

ponto do curso de água, de forma que toda a vazão afluente possa ser medida ou descarregada através desse ponto. Além disso, é uma representação da unidade ecossistêmica da paisagem, em termos da integração dos ciclos naturais de energia, de nutrientes e da água (GARCEZ e ALVAREZ, 1988; LIMA, 1997).

A bacia hidrográfica pode ser considerada como um sistema físico que possui como entrada o volume de água precipitado e a saída o volume de água escoado pelo exutório, considerando como perdas intermediárias os volumes evaporados, transpirados e infiltrados profundamente (SILVEIRA, 2004).

A bacia hidrográfica pode ser classificada, de acordo com sua área, em pequena (microbacia) e grande. Segundo Moldan e Cerny (1994)1 citado por Machado (2002), a microbacia, do ponto de vista hidrológico, pode ser considerada como a menor unidade da paisagem capaz de integrar todos os componentes relacionados com a qualidade e disponibilidade de água como: atmosfera, vegetação natural, plantas cultivadas, solos, rochas subjacentes, corpos de água e paisagem circundante.

3.1.1 Microbacia experimental

No interesse de conhecer a influência da floresta no suprimento de água foi iniciado em 1909 no Colorado, E.U.A., a primeira bacia hidrográfica considerada unidade experimental, e desde então, a bacia experimental tem sido utilizada como um método para determinar os efeitos nas práticas de manejo florestal na produção de água. Isto tem contribuído consideravelmente para o entendimento do ciclo hidrológico e seus efeitos sobre o uso do solo (HEWLETT et al., 19692 apud BOSCH e HEWLETT, 1982).

A utilização de microbacia experimental apresenta-se como um método adequado para a análise dos efeitos ambientais do uso do solo. Ela funciona como laboratório natural para estudos a médio e longo prazo, fornecendo maiores informações sobre quais atividades provocam maiores impactos ao ambiente (OKI, 2002).

A partir do monitoramento é possível estabelecer práticas adequadas para as diferentes atividades, visando à manutenção da qualidade dos recursos hídricos. A partir de resultados experimentais, as práticas são estabelecidas em condições onde seria possível quantificar os impactos e os efeitos de medidas mitigadoras. Partindo deste pressuposto, a microbacia hidrográfica, como unidade geomorfológica natural, é a área experimental adequada para a quantificação de possíveis impactos, destacando-se neste caso, os impactos da atividade florestal (CÂMARA, 2004). Este

1 MOLDAN, B.; CERNY, J. Small Catchments Research. In: MOLDAN, B. CERNY, J. Biogeochemistry of small catchments: a tool for environmental research. Chichester: John Wiley, 1994. p.1-29. 2 HEWLETT, J.D.; LULL, H. W., REINHART, K. G. In defence of experimental watersheds. Water Resources Research, 5(1): 306-316, 1969.

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conhecimento auxilia no planejamento e manejo dos recursos naturais visando o desenvolvimento sustentável.

Em muitos países, os estudos experimentais têm usado o método de bacias pareadas para esclarecer a relação entre a cobertura vegetal e a produção de água (FUKUSHIMA, 2006).

Segundo McCulloch e Robinson (1993), os estudos experimentais em bacias para avaliar o impacto das suas modificações físicas pode ser realizado com pares de bacias. Este método consiste em selecionar duas bacias de características similares, sendo uma submetida à alteração do uso do solo, denominada de experimental, e outra é mantida preservada, denominada de bacia de controle.

O conceito adotado para a delimitação da microbacia experimental deve garantir que a área escolhida seja integradora de todos os processos envolvidos no objetivo da análise e que apresente um certo grau de homogeneidade, de forma que estratégias, ações e conclusões gerais possam ser estabelecidas para toda a bacia hidrográfica (LAL, 19903 apud MACHADO, 2002).

A bacia hidrográfica pode ser caracterizada pelos índices físicos como topografia, geologia, geomorfologia e pedologia, bem como pelo tipo de cobertura vegetal da bacia. Esses índices desempenham papel essencial no comportamento hidrológico da bacia hidrográfica (GARCEZ e ALVAREZ, 1988).

3.1.2 Índices físicos

Os índices físicos calculados foram o índice de compacidade, a densidade de drenagem, a declividade total do curso de água e a curva hipsométrica.

O índice de compacidade (Kc), segundo Garcez e Alvarez (1988), é a relação entre o perímetro de uma bacia hidrográfica e a circunferência de círculo de área igual à da bacia. Dessa definição obtemos, para uma bacia circular ideal, o índice de compacidade Kc = 1. Assim, para uma bacia qualquer resulta na equação (1).

A

PKc ×= 28,0 (1)

onde P e A são, respectivamente, o perímetro em km e área da bacia em km². A área é medida em projeção horizontal. Este índice varia com a forma da bacia, quanto mais irregular for a bacia, tanto maior será o índice de compacidade.

Segundo os mesmos autores, a densidade de drenagem é a relação entre o comprimento total dos cursos de água ( L∑ ) de uma bacia hidrográfica e sua área total (A), e pode ser expressa pela equação (2).

d

LD

A

∑= (2)

De acordo os mesmos autores, a declividade média do curso de água entre dois pontos é obtida dividindo-se a diferença total de elevação do leito pela extensão horizontal do rio como mostra a equação (3). O perfil longitudinal é representado

3 LAL, R. Soil erosion and land degradation: the global risks. Advances in Soil Science, v.7, p. 129-172, 1990.

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plotando os comprimentos desenvolvidos do leito no eixo das abscissas e a altitude do curso de água no eixo das ordenadas.

rio

menormaior

Extensão

CotaCotaDT

−= (3)

Curva hipsométrica é a representação gráfica do relevo médio de uma bacia, mostrando a variação da elevação na bacia, e pode-se determinar a altitude média pela equação (4). A curva é determinada plotando a porcentagem da área acumulada no eixo das abscissas e o ponto médio das cotas no eixo das ordenadas (VILLELA e MATTOS, 1975; GARCEZ e ALVAREZ, 1988).

total

entecorrespondmédiomédia Área

ÁreaPontoAltitude

×=∑ (4)

Assim, a bacia hidrográfica é um sistema físico onde a entrada é a precipitação e a saída é composta pelo escoamento, evapotranspiração e armazenamento de água no solo. Essas variáveis hidrológicas podem ser relacionadas pelo balanço hídrico.

3.2 Balanço hídrico O ciclo hidrológico é o fenômeno global de circulação fechada da água entre a

superfície terrestre e a atmosfera, impulsionado principalmente pela energia solar associada à gravidade e à rotação da Terra (TUCCI, 2004).

O ciclo hidrológico não é um fenômeno isolado, ele resulta de uma interação entre processos hidrológicos, geomorfológicos e biológicos, tendo como agentes dinâmicos a água e o clima, cada processo interfere e sofre a interferência dos demais. A litosfera age sobre a biosfera como fornecedor de alimentos minerais e orgânicos, servindo de substrato para todos os seres vivos (KOBIYAMA et al., 1998).

Segundo Garcez e Alvarez (1988), Bertoni e Tucci (2004), Silveira et al. (2004), o ciclo hidrológico pode ser compreendido em quatro etapas principais:

a) precipitações atmosféricas: é a água proveniente do meio atmosférico que atinge a superfície terrestre. Existem diversas formas de precipitação como neblina, chuva, granizo, saraiva, orvalho, geada e neve, o que as diferencia é o estado em que a água se encontra;

b) escoamentos subterrâneos: a infiltração é a passagem de água da superfície para o interior do solo. As águas provenientes das precipitações que venham a ficar retidas no terreno ou a escoar superficialmente podem se infiltrar no solo por efeito da gravidade ou de capilaridade, passando a formar a água subterrânea;

c) escoamentos superficiais: é o conjunto das águas que, por efeito da gravidade, se desloca na superfície da terra. O estudo do escoamento superficial engloba, portanto, desde a simples gota de chuva que tomba sobre o solo, saturado ou impermeável, e escorre superficialmente, até o grande curso de água que desemboca no mar;

d) evapotranspiração: a evaporação é o conjunto dos fenômenos físicos que transformam em vapor a água precipitada sobre a superfície do solo, das águas e das plantas. A transpiração é o processo de evaporação decorrente de ações fisiológicas

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dos vegetais e animais. Os vegetais, por meio de suas raízes, retiram do solo a água necessária às suas atividades vitais e restituem parte dela a atmosfera. Assim, denomina-se evapotranspiração o conjunto de processos físicos e fisiológicos que provocam a transformação da água precipitada na superfície da Terra em vapor.

A Figura 1 mostra estas quatro etapas do ciclo hidrológico.

Figura 1: Esquema do ciclo hidrológico. Fonte: Silveira (2004).

A água evaporada é condensada, sob determinadas condições, e pode formar

nuvens que acarretam em precipitação. Inicialmente, esta é interceptada pela vegetação; o volume retido depende da superfície da folhagem, que corresponde à área de retenção da água. Quando esse volume é totalmente evaporado, as plantas retiram a umidade do solo através de suas raízes e passam a perdê-la para o ambiente pela transpiração (VILLELA e MATTOS, 1975; TUCCI e CLARKE, 1997).

O volume de água que atravessa a vegetação atinge o solo, em seguida a água pode infiltrar ou escoar superficialmente. O fenômeno da infiltração é função das características geológicas do solo, do relevo, dos obstáculos oferecidos ao escoamento superficial, da água disponível, do estado da sua superfície (zona saturada ou não saturada) e do tipo e porte da cobertura vegetal. A água que infiltra pode percolar para o aqüífero e atingir a zona saturada ou gerar um escoamento sub-superficial e permanecer na zona não-saturada. O escoamento superficial converge para os rios que formam a drenagem principal das bacias hidrográficas como mostra a Figura 2 (TUCCI e CLARKE, 1997; GARCEZ e ALVAREZ, 1988; SILVEIRA et al., 2004).

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Figura 2: Escoamentos na bacia: (a) escoamento na zona insaturada e (b) escoamento na zona saturada.

Fonte: Bruijnzeel (1990)4 apud Tucci e Clarke (1997).

O escoamento e a precipitação podem ser representados por um gráfico que

possui no eixo das abscissas o tempo, o primeiro é denominado de hidrograma, e o segundo é chamado de hietograma. A distribuição da vazão no tempo é resultado da interação de todos os componentes do ciclo hidrológico entre a ocorrência da precipitação e a vazão na bacia hidrográfica (TUCCI, 2004).

Segundo o mesmo autor, o hidrograma pode ser caracterizado por três partes principais: (a) ascensão, altamente correlacionada com a intensidade da precipitação; (b) região do pico, próximo ao valor máximo, quando o hidrograma começa a mudar de inflexão, resultado da redução da alimentação de chuvas e/ou amortecimento da bacia. Nesta região o escoamento superficial termina, restando somente o escoamento subterrâneo; (c) recessão, nesta fase, somente o escoamento subterrâneo está contribuindo para a vazão total do rio. A recessão identificada pelo escoamento subterrâneo pode ser representada pela equação exponencial (5).

tt oQ Q e α−= × (5)

onde Qt é a vazão após t intervalos de tempo; Qo é vazão no tempo de referência o; α é coeficiente de recessão. Transformando a equação (5) numa equação logarítmica, temos a equação (6).

0ln lntQ t Qα= − + (6)

Assim, a declividade da reta permite estimar o valor de α. O coeficiente pode ser determinado graficamente, sendo o tempo no eixo das abscissas e lnQ no eixo das ordenadas.

4 BRUIJNZEEL, L. A. Hydrology of moist tropical forest and effects of conversion: A state of knowledge review. IHP. IAHS. UNESCO. 224p, 1990.

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Os processos do ciclo hidrológico são interdependentes e, na maioria das vezes, ocorrem simultaneamente. Ainda, podem ser relacionados pelo balanço hídrico (REICHARDT e TIMM, 2004).

De acordo com os mesmos autores, o balanço hídrico é o somatório das quantidades de água que entram e saem de um elemento de volume em um dado intervalo de tempo, o restante é a quantidade líquida de água que nele permanece como mostra a Figura 3. O balanço hídrico é, de fato, a própria lei de conservação das massas e está intimamente ligado ao balanço de energia, pois os processos envolvidos requerem energia.

Figura 3: Esquema do balanço hídrico

Os experimentos de Swift e Swank (1981)5 citado por Fukushima (2006)

relacionam o efeito do uso do solo na produção de água. Assim, os experimentos assumiram a seguinte equação (7).

P Et Q S= + + ∆ (7)

onde P é a precipitação (mm); Et é a evapotranspiração (mm); Q é o escoamento superficial (mm); e ∆S é o armazenamento de água (mm). Se o período para as análises for de 1 ano, ∆S é insignificantemente pequeno, por isso pode ser desprezado.

O conhecimento do balanço hídrico possibilita o melhor entendimento do comportamento hidrológico e auxilia no planejamento e manejo sustentável dos recursos naturais por fornecer informações sobre a evapotranspiração potencial, os períodos de déficit e excessos hídricos, o armazenamento de água no solo e a quantidade de água que escoa fora do sistema (BELTRAME e TUCCI, 2004; LIMA, 19716 apud ANIDO, 2002).

5 SWIFT, J. L. W.; SWANK, W. T. Long term responses of stream flow following clearcutting and regrowth. Hydrology Science, 26: 245-256, 1981. 6 LIMA, W. P. Hydrologic Behavior of two small watersheds in West Virginia undergoing natural reforestation. Ohio, 1971, 144p. Thesis (Master of Scince). Ohio state University.

Precipitação (P)

Escoamento (Q) Armazenamento

(∆S)

Evapotranspiração (Et)

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Os processos hidrológicos podem ser representados pelos modelos matemáticos que procuram estimar no tempo e no espaço os componentes por meio de diferentes equações de continuidade integradas (BELTRAME e TUCCI, 2004).

3.3 Modelos hidrológicos Um modelo hidrológico pode ser considerado como uma representação

simplificada dos processos que ocorrem na realidade. Os modelos são utilizados em estudos ambientais, pois ajudam a entender o impacto das mudanças no uso e cobertura da terra e prever alterações futuras nos ecossistemas (RENNÓ e SOARES, 2006).

Segundo os mesmos autores, os modelos são classificados de acordo com o tipo de representação do sistema (físico ou numérico), o tipo de relações entre essas variáveis (empíricos ou teóricos), o tipo de variáveis utilizadas na modelagem (estocásticos ou determinísticos), a existência ou não de relações espaciais (concentrados ou distribuídos), e o tipo de equação diferencial (linear ou não-linear) como mostra a Figura 4.

O modelo físico representa um sistema físico que é assumido para ser significativamente mais simples do que o sistema idealizado, por exemplo, representar o sistema em escala menor. Os modelos numéricos são representações matemáticas do sistema físico idealizado (TUCCI, 1998).

As funções utilizadas na elaboração do modelo teórico levam em consideração os processos físicos. Os modelos empíricos (black box) utilizam-se de funções empíricas que não estão relacionadas com os fenômenos físicos, mas permitem retratar a saída do sistema em função da entrada ou são aqueles em que se ajustam os valores calculados aos dados observados, através de funções que não tem nenhuma relação com os processos físicos envolvidos. (TUCCI, 1998; TUCCI, 2004).

No modelo determinístico as equações utilizadas para descrever as fases do ciclo hidrológico não contêm componentes aleatórias, assim, para uma determinada situação inicial, o modelo sempre produzirá a mesma resposta final. Nos modelos não determinísticos (estocásticos) as formulações utilizadas na descrição do fenômeno contêm variáveis aleatórias que seguem alguma distribuição probabilística (um valor de entrada gera valores de saída ao acaso) (CHOW, 1964).

Segundo Tucci (2004), o modelo concentrado é aquele que não leva em conta a variabilidade espacial, considera os dados de entrada e os parâmetros representativos da bacia como valores médios válidos para toda área de estudo. No modelo distribuído quando as variáveis e os parâmetros dependem do espaço, os dados de entrada e as características da bacia variam no espaço e estas informações podem ser distribuídas em sub-bacias.

Ainda, segundo o mesmo autor, o modelo pode ser linear ou não linear, o modelo tem um comportamento linear quando sua a equação diferencial é linear, ou seja, quando os coeficientes das derivadas não dependem das variáveis dependentes e não linear quando depende. A condição necessária para um sistema possuir um comportamento linear, é a validade do principio da superposição. Para caracterizar este princípio, considere que y1 é uma entrada do sistema que produz a saída x1. Da mesma forma, a entrada y2 resulta na saída x2 do mesmo sistema. O principio de

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superposição é válido quando, a entrada y1 +y2 produzir a saída x1 + x2 neste mesmo sistema.

Figura 4: Classificação simplificada dos modelos. Fonte: Adaptado de Tim (1996)7 apud Machado (2002).

O HYCYMODEL é um modelo classificado como determinístico, concentrado,

conceitual, de multi-componentes e não linear (FUKUSHIMA, 2006).

3.3.1 Modelo HYCYMODEL

O modelo HYCYMODEL foi apresentado por Fukushima (1988) com base no monitoramento hidrológico de uma bacia experimental numa cadeia de montanhas em Kiryu no Japão A bacia experimental abrangia uma área de 0,0599 km2 e sua

7 TIM, U. S. Emerging technologies for Hydrologic and Water Quality Modeling Research. Transactions of the ASAE, v.39, n.20, p.465-476, 1996.

Sistema real

Sistema idealizado

Modelo

Físico Numérico (Matemático)

Empírico Teórico

Determinístico Não determinístico

Concentrado Distribuído

Linear Não linear

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cobertura vegetal era composta de pinus e cedro. Os dados de vazão e precipitação foram monitorados em intervalos horários durante 10 anos. O autor estimou a variação mensal da evapotranspiração pelo modelo em um balanço hídrico para um curto período (1 ano) e estabeleceu uma relação entre a intensidade da chuva e a interceptação.

Kubota et al. (1996) utilizaram o HYCYMODEL em áreas vulcânicas, localizadas no Japão e na Indonésia (Ilha de Java), e foi utilizado para quantificar o volume de água da chuva que escoava sobre as encostas de áreas vulcânicas para áreas não vulcânicas. A aplicação do modelo possibilitou compreender o fenômeno do escoamento da chuva, desenvolver outro modelo para estimar a vazão do rio principal da bacia de drenagem e auxiliar na investigação do deslocamento de sedimentos (ocorrência de erosão). Os autores concluíram que a influência do escoamento direto superficial é pequena, devido à constatação do baixo volume de vazão, causado pela alta permeabilidade do material vulcânico.

Kobiyama e Duarte (1997) e Kobiyama et al. (1999) mostraram um bom ajuste do HYCYMODEL para processo chuva-vazão de bacia nos estados de Santa Catarina e Paraná, respectivamente.

Fukushima et al. (1989) fizeram comparação entre valores monitorados e simulados pelo HYCYMODEL nos processos chuva-vazão em uma bacia de floresta com área de 0,237 km2 e outra de grama com área de 0,538 km2. Obtendo como resultado um bom desempenho na simulação, os autores concluíram que a porcentagem do escoamento direto sobre o escoamento total na bacia contendo grama foi maior como mostra a Tabela 2.

O HYCYMODEL foi proposto para o entendimento quantitativo dos efeitos hidrológicos do reflorestamento e foi criado a partir de cinco modelos básicos, que foram desenvolvidos a partir de uma série de experimentos realizados desde a década de 1970. A composição destes cinco modelos gerou o HYCYMODEL, sendo publicado no ano de 1988 (FUKUSHIMA, 2006).

O modelo tem o seu ambiente de trabalho no software Fortran PowerStation, segundo o mesmo autor, tem a característica de possuir como dados de entrada a vazão e a precipitação.

Os tanques que apresentam a borda superior reta ou retangular representam um sistema linear e aqueles que apresentam bordas superiores abertas representam um sistema não linear. A estrutura do HYCYMODEL é representada na Figura 5.

O modelo distribui a precipitação R(t) em dois sistemas, um de canais, e outro de floresta de encosta. A R(t) é distribuída no sistema de canais como uma área impermeável e para um sistema de floresta de encosta como uma área permeável, baseando-se em um parâmetro C (relação de área do canal).

Define-se D16 e D50 como as profundidades efetivas do solo superficial em que as taxas de área de contribuição ao escoamento subsuperficial são 16% e 50%, respectivamente. Então, pode-se definir a chuva efetiva Re(t) com o armazenamento do Tanque II, representado por Su(t). Assim, assume-se que o desvio padrão é

)log(16

50

D

D=σ (8)

12

A variável para a distribuição normal, ξ é

[ ]

Dsig

D

tRtS nu

+−

= 50

)()1(log

ξ (9)

O valor de m, que significa a contribuição da taxa de área, pode ser calculado usando a distribuição normal.

ξξ

π

ξ

dm ∫ ∞−

−⋅=

2exp

2

1 2

(10)

A chuva efetiva formando a componente do escoamento direto, Re(t) é

)()( tRmtR ne ×= (11)

O tanque I representa a copa das árvores, o Tanque II simula a interface solo-planta. Qin(t) é o escoamento da água no solo do Tanque II para o Tanque III. O Tanque III é o sistema do escoamento da água subterrânea que calcula o escoamento de base Qb(t). O Tanque IV representa o escoamento subsuperficial que calcula o fluxo sistema de encosta Qh(t). O Tanque V representa o sistema do escoamento em canal que calcula o escoamento direto de canal Qc(t). Nos Tanques II, III, IV e V, a relação entre o armazenamento S e a vazão Q é expressa como a função do armazenamento.

Fukushima (2006) assume que a chuva efetiva ocorre em uma superfície saturada e que esta taxa varia com a zona saturada e a intensidade da chuva. Caso contrário, a relação entre o armazenamento S e a taxa de escoamento Q em cada tanque da Figura 5 é assumido como

6,0ccc QKS ×= , 6,0

hhh QKS ×= (12)

uuu QKS ×= (13)

1,0bbb QKS ×= (14)

onde as equações (12) são usadas como a componente do escoamento direto no canal ou sistema de encosta, a equação (13) é para a mudança da água na camada superficial do solo, e a equação (14) é para a componente do escoamento subterrâneo. Kc, Kh, Ku e Kb são parâmetros, respectivamente. A potência da equação (12) foi assumida para ser 0,6 utilizando o modelo de declividades paralelas. O movimento da superfície e sub-superfície é aproximada pela lei de Manning. A potência da equação (14) 0,1, foi achada pela análise do erro mínimo quadrático e isto satisfaz o regime de fluxo saturado-insaturado no sistema de encosta.

A taxa de transpiração é definida como:

Et(t) = Delta{Pta + Ptb⋅sen[30º -(I-IG)] (15)

onde Delta, Pta, Ptb e IG são parâmetros, e I é o número do mês (1 a 12) correspondendo aos meses de janeiro a dezembro. A transpiração durante a seca diminui quando o armazenamento do Tanque II fica menor que Sbc. A vazão crítica

13

para a transpiração Qbc corresponde ao Sbc. A soma de Ei(t), Et(t) e evaporação do canal Ec(t) é igual a evapotranspiração E(t).

Finalmente, a componente do escoamento direto , Qd(t) é escrito como segue

)()1()()( tQCtQCtQ hcd ×−+×= (16)

A componente da evaporação, E(t) é escrito como segue

[ ])()()1()()( tEtECtECtE tic +×−+×= (17)

Precipitação R (t)

Sistema de Canais

(Taxa: C) (Taxa: 1-C)

Sistema de Rampas Florestadas

Chuva Acumulada Rg (t)Precipitação de Canais Rc (t)

Evapotranspiração E (t)

Interceptação Ei (t)

Evaporação de

Chuva Líquida Rn (t)

I

SuII

III Sb

Sbc

Qin (t)

Transpiração Et (t)

Evaporação de

Canais Ec (t)

Chuva Efetiva Re (t)

ShIV

de Rampa Qh (t)

Escoamento DiretoEscoamento Direto

de Canais Qc (t)

V Sc

Escoamento Direto Acumulado Qd (t) Escoamento de Base Qb (t)

Escoamento Total ( rio) Q (t)

Figura 5: Fluxograma do modelo HYCYMODEL. Fonte: Fukushima (1988).

Desta forma, o HYCYMODEL tem treze parâmetros que permitem o seu

ajustamento. Destes, 7 são parâmetros do sistema que forma o escoamento, tais como C, D16, D50, Kc, Kh, Ku e Kb, e 6 são parâmetros do sistema que forma a evapotranspiração como mostra a Tabela 1.

14

Tabela 1: Parâmetros de ajustamento do modelo HYCYMODEL

Parâmetro Especificação

C Relação de área do canal

D16, D50 Profundidade efetiva do solo na qual a relação da área de contribuição da inclinação da rampa é 16% e 50%, respectivamente.

Kc Parâmetro da função de armazenamento do Tanque V

Kh Parâmetro da função de armazenamento do Tanque IV

Ku Parâmetro da função de armazenamento do Tanque II

Kb Parâmetro da função de armazenamento do Tanque III

STAD Coeficiente de evaporação da chuva interceptada para cálculo diário

STOR Coeficiente de evaporação da chuva interceptada para cálculo diário em mm

Pta Coeficiente do valor médio da distribuição mensal da transpiração

Ptb Coeficiente de variação da distribuição mensal de transpiração

Ptc Coeficiente de retardo da distribuição mensal da transpiração

Q4c Escoamento crítico para ocorrer redução de transpiração

Os parâmetros de ajustamento mostrados na Tabela 1 têm as seguintes características: C distribui a chuva para o canal e sistemas de rampa; D16 e D50 distribuem a chuva líquida entre o fluxo direto e o fluxo de base; Kc,Kh,Ku e Kb relacionam-se, respectivamente, com o movimento mais rápido da água da chuva para o mais lento. Somente o parâmetro Ku relaciona-se com a distribuição da vazão direta porque determina a diminuição do armazenamento do Tanque II.

A calibração foi realizada de maneira que possibilitasse fazer uma comparação entre as vazões calculadas (Qcalc) no modelo e as vazões medidas (Qobs) em campo. De acordo com Sagara (2001), para isso dois tipos de índice de erro (Equações 18 e 19) foram implementados na estrutura do modelo:

11

nobs calc

i obs

Q Q

QF

n=

−

=∑

(18)

1 1

1

2

n n

obs calci i

n

obsi

Q Q

FQ

= =

=

−

=

∑ ∑

∑ (19)

onde n é o número de dias.

O coeficiente de eficiência de Nash e Sutcliffe (COE) (Equação 20) e o desvio dos dados simulados em relação aos dados observados (Dv) (Equação 21) são

15

computados para a comparação entre Em (evento observado) e Es (evento simulado pelo modelo) (ASCE, 19938 apud MACHADO et al., 2003).

2

1

2

1

( )1

( )

n

m si

n

mi

E ECOE

E E

=

=

−

= −

−

∑

∑ (20)

(%) 100m sv

m

E ED

E

−= × (21)

onde E é a média do evento observado no período de simulação; e n é o número de eventos. O coeficiente de Nash e Sutcliffe pode variar a partir de negativo infinito a 1, sendo o valor 1 indicativo de um perfeito ajuste.

Assim, o modelo matemático auxilia no conhecimento da influência do uso do solo nos processos hidrológicos, fornecendo informações sobre os efeitos de manejo.

3.4 Influência do uso do solo nos processos hidrológicos O tipo de cobertura e o uso do solo em uma bacia hidrográfica desempenham

um importante papel no balanço de energia e no fluxo de volume de água (GARCEZ e ALVAREZ, 1988; TUCCI e CLARKE, 1997).

Hibbert (1967) avaliou o resultado de 39 bacias experimentais existentes no mundo, com o propósito de relacionar o uso do solo com os processos hidrológicos, e concluíu: (1) a redução da cobertura de floresta aumenta a vazão média, (2) o estabelecimento de cobertura florestal em áreas de vegetação esparsa diminui a vazão média; (3) a resposta à mudança é muito variável e, na maioria das vezes, não é possível prever.

Bosch e Hewlett (1982) atualizaram o estudo anterior adicionando dados de 55 bacias experimentais utilizadas para verificar a alteração da vazão média, totalizando 94 bacias. A área média dos experimentos foi de 80 ha, variando entre 1 ha e 2.500 ha. Os dados foram obtidos de bacias experimentais pareadas e de bacias isoladas, este abrangeu as bacias que não possuem o mesmo período hidrológico, ou foi observado o desmatamento e analisado o seu impacto, ou bacias grandes com experimentos pouco controlados.

Os resultados da análise de Bosch e Hewlett (1982), principalmente das bacias pareadas, foram: (1) foram confirmadas as duas primeiras conclusões de Hibbert, mas os elementos existentes permitem estimar somente a ordem de magnitude das alterações com base no tipo de vegetação e na precipitação, (2) não é possível detectar influência na vazão média quando o desmatamento é menor que 20%, (3) a retirada de cobertura de coníferas ou eucaliptos causa aumento de cerca de 40 mm na vazão anual, enquanto que a retirada da rasteira produz aumento de 25 e 10 mm na vazão média, para cada 10% de alteração de cobertura. Esses valores são aproximados e devem ser utilizados como indicadores.

8 AMERICAN SOCIETY OF CIVIL ENGINEERS - ASCE. Task Committee on Definition of Criteria for Evaluation of Watershed Models of the Watershed Management Committee, Irrigation and Drainage Division. Irrig. Drain. Eng., 119:429-442, 1993.

16

Bruijnzeel (1990)4 citado por Tucci e Clarke (1997) atualizou o estudo de Bosch e Hewlett acrescentando os dados até a data de publicação. As principais conclusões do autor foram as seguintes: (1) Confirma as conclusões de Bosch e Hewlett que a retida de floresta natural resulta em considerável aumento inicial de vazão média (até 800 mm/ano), função da precipitação; (2) a vazão média, após o crescimento da nova vegetação, pode ficar acima das condições de pré-desmatamento no caso de culturas anuais, vegetação rasteira e plantação de chá e retornar as condições naturais para pinus e reduzir a vazão para eucaliptos.

Tucci e Clarke (1997) apresentaram uma revisão bibliográfica dos principais impactos do uso do solo sobre os processos hidrológicos e relacionaram os seguintes aspectos:

• A floresta absorve uma maior quantidade de radiação solar do que outros tipos de cobertura vegetal. De acordo com Bruijnzeel (1990)4, a superfície líquida absorve a radiação solar na ordem de 93 a 95%, a superfície com floresta tropical é de cerca 88% e uma superfície de pasto ou uso agrícola está na ordem de 80 a 85%. A absorção varia sazonalmente ao longo do ano devido à inclinação solar, da quantidade de nuvens e da latitude. Em conseqüência, a energia disponível para a evapotranspiração em florestas é maior;

• A superfície desmatada tem maior flutuação da temperatura;

• A interceptação em florestas é maior. Assim, o volume evaporado da água interceptada tende a ser maior;

• As florestas tropicais podem retirar a umidade do solo em profundidades superiores a 3,6 m, enquanto que a vegetação rasteira como o pasto age sobre a superfície, alcançam cerca de 20 cm. Assim, as florestas apresentam uma menor variabilidade da umidade das camadas profundas do solo;

• O desmatamento de florestas naturais produz aumento da vazão média na bacia hidrográfica;

• O aumento do escoamento é ainda maior se o desmatamento for realizado com tratores e no uso posterior do solo é utilizada mecanização. Isto ocorre porque aumenta a compactação da camada superficial do solo e diminui a infiltração da água da chuva;

• Quando a vegetação se recupera, após vários anos o escoamento tende a retornar as condições anteriores, no entanto se as mudanças são permanentes para, por exemplo, culturas anuais, os efeitos do desmatamento, descritos acima, se mantêm.

Além disso, o ecossistema florestal desempenha inúmeras funções: (1) mitigação do clima (temperatura e umidade), (2) diminuição do pico do hidrograma (redução de enchentes e recarga para os rios), (3) controle de erosão, (4) melhoramento da qualidade da água no solo e no rio, (5) atenuação da poluição atmosférica, (6) fornecimento do oxigênio (O2) e absorção do gás carbônico (CO2), (7) prevenção contra ação do vento e ruídos, (8) recreação e educação, (9) produção de biomassa e (10) fornecimento de energia. Todas as funções atuam

17

simultaneamente, sendo a maioria baseada na atividade biológica da própria floresta (KOBIYAMA, 2000).

Vörösmarty et al. (1991)9 apud Tucci e Clarke (1997) verificaram a modificação no escoamento e na evapotranspiração devido ao desmatamento numa bacia no sul da África como mostra na Figura 6.

Figura 6: Modificação no escoamento e na evapotranspiração devido ao desmatamento.

Fukushima (1989) investigou as diferenças hidrológicas entre uma floresta de montanha e um campo de golfe na bacia Aburahi, numa área montanhosa próximo ao lago Biwa na região Central do Japão, durante o período de um ano e a média das variáveis estão na Tabela 2.

Tabela 2: Comparação do balanço hídrico entre floresta de montanha e campo de golfe.

Experimento Chuva P

(mm/mês) Vazão Q

(mm/mês) Evapotranspiração

Et (mm/mês) %Q/P %Et/R

Floresta de montanha

1.786,26 923,66 824,43 51,71 46,15

Campo de golfe

1.786,26 1236,64 519,08 69,23 29,05

9 VÖRÖSMARTY, S. J.; MOORE, B.; GRACE, A.; PETERSON, B. J.; RSTETTER, R. B.; MELILLO, J. Distributed parameter models to analyse the impacto f human disturbance of the surface hydrology of a large tropical drainage basin in southern África. In: Hydrology for the Water Management of Lange River Basins. VAN DE VEN, F. H. M.; GUTNECHT, D. P.; LOUCKS, D. P.; SALEWICZ, K. A. (editores), IAHS, publ. 201, 1991

18

A redução da evaporação pode acarretar um efeito na precipitação, mas o sistema climatológico local depende muito pouco da evaporação da superfície da área. Quando a precipitação local é dependente principalmente dos movimentos de massas de ar globais, o efeito da alteração da cobertura na precipitação é mínimo (TUCCI e CLARKE, 1997).

19

4. MATERIAIS E MÉTODOS

4.1 Área de estudo A área de estudo está localizada na região norte do estado de Santa Catarina,

especificamente, nos municípios de Mafra e Rio Negrinho. No município de Mafra estão situadas duas microbacias experimentais de mata secundária, nomeadas de Nativa 1 (N1) e Nativa 2 (N2), que pertencem à bacia hidrográfica do rio Bituva Papuã. No município de Rio Negrinho está situada a microbacia experimental de reflorestamento de Pinus sp., nomeada de Pinus 1 (P1), pertencente a bacia do rio Feio como mostra a Figura 7.

As microbacias experimentais N1 e N2 estão entre as latitudes 26º22’59” e 26º23’28” S e as longitudes 48º13’15” e 49º13’55” W. Enquanto que a microbacia experimental P1 está entre as latitudes 26º30’25” e 26º30’48” S e as longitudes 48º02’52” e 48º03’17” W como mostra a Figura 8.

As microbacias experimentais P1, N1 e N2 possuem uma área de 23,8 ha, 14,9 ha e 24,1 ha, respectivamente.

Figura 7: Localização dos municípios de Mafra e Rio Negrinho

20

Figura 8: Localização das microbacias experimentais: (a) representa as microbacias de mata nativa e (b) representa a microbacia de pinus.

Os municípios estão inseridos na Bacia do Rio Negro, pertencente à Região

Hidrográfica do Planalto de Canoinhas, localizado na Bacia do Iguaçu que deságua no Vertente do Interior conforme mostram as Figuras 9 e 10 (SANTA CATARINA, 1997).

Figura 9: Localização da Bacia do Iguaçu Fonte: Adaptada de Santa Catarina (1997).

21

Figura 10: Localização da Vertente do Interior Fonte: Adaptada de Santa Catarina (1997).

A escolha das microbacias experimentais foi em função: (1) tamanho da bacia,

(2) facilidade no monitoramento, (3) região hidrológica homogênea e (4) topografia da região de medição da vazão.

No Planalto Norte Catarinense predomina o clima do tipo Cfb, segundo Köppen, que se caracteriza por ser temperado, constantemente úmido, sem estação seca e com verão fresco (temperatura média do mês mais quente < 22ºC). A temperatura média anual varia de 15,5ºC a 17,0ºC, a precipitação pluviométrica total anual pode variar de 1.360 a 1.670 mm, com o total anual de dias de chuva entre 138 e 164 dias. A umidade relativa do ar pode variar de 80 a 86,2% (EPAGRI/CIRAM, 2006a).

O substrato do município de Rio Negrinho é formado por rochas sedimentares pertencentes aos grupos Itararé e Guatá, do super Grupo Tubarão. Esta unidade litoestratigráfica compreende um pacote sedimentar formado por rochas originadas em ambiente glacial e periglacial, que se estendeu do Carbonífero Superior ao Permiano Médio (435 a 225 milhões de anos) (SILVA e BORTOLUZZI, 1987).

Segundo os mesmos autores, o Grupo Itararé é representado pelas Formações Mafra e Rio do Sul. A Formação Mafra é uma seqüência flúvio-marinha com influência glacial, composta dominantemente por arenitos finos a grosseiros de coloração esbranquiçada, amarela e vermelha, e secundariamente por diamictitos de matriz arenosa e argilosa, conglomerados, ritmitos, argilitos e varvitos. A Formação Rio do Sul é uma seqüência glácio-marinha, constituída na parte inferior por folhelhos e argilitos cinza escuros a pretos, localmente com aspecto várvico, e, na parte superior por argilitos, folhelhos várvicos, ritmitos, arenitos finos a médios e diamictitos. O Grupo Guatá é representado pela Formação Rio Bonito, apresentando depósitos litorâneos e flúvio-deltáicos compostos por arenitos finos a muito finos, escuros, intercalados com argilitos e folhelhos carbonosos.

A Formação Mafra é predominante no norte do município de Rio Negrinho, a Formação Rio do Sul ocupa a parte central e a Formação Rio Bonito ocorre na região sul. As microbacias da área de estudo estão localizadas na parte central.

22

Os solos predominantes na região de estudo são os Cambissolos, tipicamente derivados de rochas sedimentares, com baixa fertilidade e elevados teores de matéria orgânica, com horizonte B incipiente, definido pelo baixo gradiente textural, pela média e alta relação silte/argila ou pela presença de minerais primários de fácil decomposição; não são hidromórficos, mas podem apresentar caráter gleico. Aparecem em menor proporção os Podzólicos e os pertencentes à classe dos Litólicos, Latossolos e Hidromórficos Gleyzados (TASSINARI et al., 199010 apud DALAGNOL, 2001).

Nas microbacias experimentais predominam o Cambissolo háplico com argila de atividade baixa Distrófico, o Cambissolo húmicos Distrófico, o Neossolo litólico distrófico e o Nitossolo háplico Distrófico (IBGE, 2006).

A cobertura vegetal nativa da região se insere em um espaço transicional entre as unidades Fitogeográficas de Floresta Ombrófila Mista e Floresta Ombrófila Densa, ambas constituintes do bioma Mata Atlântica. A Floresta Ombrófila Mista é o tipo de formação florestal predominante na área de estudo e caracterizava-se principalmente, pela presença do pinheiro (Araucaria angustifolia (Bert.) O. kuntze) no estrato superior e por uma submata bastante heterogênea formada por imbuias (Ocotea porosa Nees et Martius ex. Nees), canela amarela (Nectandra lanceolata Ness. Et Mart. Ex Nees), sapopemas (Sloanea guianensis (Aubl.) Benth), além de uma sinúsia de arvoretas representadas por erva-mate (Ilex paraguariensis St. Hil), guaçatunga (Casearia decandra Jack), taquara (Merostachys multiramea) dentre outras espécies (KLEIN, 1978; EPAGRI/CIRAM, 2006a).

A economia da região é movida pelo reflorestamento de Pinus taeda, que abastece, principalmente, a indústria moveleira (PREFEITURA MINICIPAL DE RIO NEGRINHO, 2006).

A Figura 11 mostra o mapa dos usos do solo das microbacias experimentais e a Figura 12 apresenta as fotografias das microbacias experimentais.

10 TASSINARI, G.; FREITAS, V. H.; PUNDEK, M. Solos de Santa Catarina. Florianópolis, 1990, 143p. (apostila).

23

Figura 11: Mapa de usos do solo: (a) microbacias N1 e N2 e (b) microbacia P1.

24

Figura 12: Fotos das microbacias experimentais: (a) mata nativa e (b) reflorestamento de pinus.

25

4.2 Instalação das estações No estudo foram utilizadas três estações fluviométricas e uma estação

pluviométrica.

As estações fluviométricas foram instaladas no exutório de cada microbacia experimental e são constituídas dos seguintes dispositivos para medição da vazão: a) uma calha Parshall de garganta de 3 polegadas; b) duas paredes que convergem para o medidor; c) um tubo de PVC conectado com a calha Parshall; d) um sensor de altura da lâmina de água (sensor de nível) que registra em intervalos de 10 minutos, e) um datalogger modelo SL2000-II; f) bateria de 12V; g) uma haste de metal; h) uma caixa de proteção para a bateria como mostra a Figura 14.

A estação pluviométrica foi instalada numa área adjacente à estação fluviométrica das microbacias N1 e N2 com os seguintes dispositivos: a) uma haste de metal, b) um pluviógrafo de cubas basculantes que registra em intervalos de 10 minutos, c) uma placa solar, d) um datalogger modelo SL2000-II conforme a Figura 16.

4.2.1 Calha Parshall

A calha Parshall é um dispositivo hidráulico e tem a característica de apresentar uma relação bem definida entre níveis e vazões. Além disso, não altera significativamente as condições naturais do rio e uma única estrutura permite medir uma ampla faixa de vazões (SANTOS et al., 2001). A vazão é obtida com a equação característica da calha Parshall (Equação 23).

A calha Parshall foi idealizada em 1927 por R. L. Parshall e patenteada para vários tamanhos com dimensões padronizadas. No medidor ocorre a passagem da corrente líquida de uma condição supercrítica para uma subcrítica, causando um ressalto como mostra a Figura 13 (RICHTER e AZEVEDO NETTO, 2002).

Figura 13: Calha Parshall: (a) vista superior e (b) corte lateral Fonte: Richter e Azevedo Netto (2002).

26

As dimensões padronizadas, em cm, para W igual a 3” (7,6 cm) são: A = 46,6; B = 45,7; C = 17,8; D = 25,9; E = 45,7; F = 15,2; G = 30,5; K = 2,5; N= 5,7.

A vazão (Q) pode ser calculada a partir da altura da água na seção de medição (H0) pela equação (22)

nQkH ×=0 (22)

onde k e n são parâmetros.

Os valores de k e n para o W de 7,6 cm são, respectivamente, 3,704 e 0,646.

Portanto,

646,00 704,3 QH ×= (23)

O tubo de PVC, que contém sensor de vazão, é conectado na calha Parshall próximo à garganta (W) como indica P na Figura 13. O sensor adquiri os dados a partir da pressão exercida pela coluna de água, posteriormente, ocorre a transmissão eletrônica por meio do cálculo e digitação do sinal emitido pelo sensor, em seguida, o sinal é gravado na memória do suporte eletrônico, e a transmissão do registro é efetuada pela conexão a cabo no computador (CHEVALLIER, 2004).

A calha Parshall foi instalada nos exutórios das microbacias experimentais N1, N2 e P1, localizadas nas coordenadas geográficas, 26º23’16”S e 48º13’15”W, 26º22’59”S e 48º13’42”W e 26º30’15”S e 48º02’52”W, respectivamente.

27

Figura 14: Foto da estação fluviométrica: (a) datalogger e (b) calha Parshall.

28

4.2.2 Pluviógrafo

O aparelho utilizado para as medições de precipitação foi o pluviógrafo. Segundo Garcez e Alvarez (1988), o pluviógrafo é um aparelho automático que registra continuamente a quantidade de chuva que recolhe.

A variabilidade temporal dos eventos chuvosos torna necessário o uso de equipamento automático, denominado de pluviógrafo, permitindo medir as intensidades das chuvas durante intervalos de tempo inferiores àqueles obtidos com as observações manuais feitas nos pluviômetros. As principais técnicas para a medição da precipitação são os pluviógrafos: a) cubas basculantes; b) reservatório equipado com bóia; e c) sifão e pesagem de um reservatório suspenso e sifão (CHEVALLIER, 2004).

O pluviógrafo de cubas basculante possui dois recipientes suspensos por um eixo. O conjunto oscila rapidamente quando um dos recipientes contém certa quantidade de água (0,1mm), e enquanto este se esvazia, o outro recebe a água proveniente do coletor. A cada movimento basculante um mecanismo semelhante ao pêndulo faz uma engrenagem avançar exatamente um dente e esse movimento é transmitido para o sensor de precipitação como mostra a Figura 15 (SANTOS et al., 2001; GARCEZ e ALVAREZ, 1988).

Figura 15: Pluviógrafo basculante: (a) esquema de funcionamento e (b) vista

superior. Fonte: Chevallier (2004); Fernández e Linares (2006).

Após a transmissão mecânica do sinal, ocorre a gravação dos registros pela memória do suporte eletrônico e, por fim, sua transmissão foi efetuada por uma conexão a cabo no computador.

O pluviógrafo foi instalado próximo a microbacia do Rio Bituva Papuã na coordenada geográfica 26º23’26”S e 49º41’50”W e numa altitude de 901 metros.

29

Figura 16: Foto da estação pluviométrica

Segundo Santos et al. (2001), o local para instalação do pluviógrafo deve ser plano, protegido e livre de obstáculos tais como árvores, casas, muros. Recomenda-se uma distância mínima do obstáculo igual ao dobro de sua altura e que não haja nenhuma interferência da chuva num raio de 5 metros. O suporte deve estar exatamente na vertical e a área de captação deve estar exatamente na horizontal e a 1,50 m de distância do solo. Estas recomendações foram obedecidas para a instalação.

4.3 Caracterização física das microbacias Os materiais cartográficos utilizados foram cartas topográficas digitais MI

28684 (Rio Negrinho) e MI 28682 (Rio Preto do Sul) na escala 1:50.000 (EPAGRI/CIRAM, 2006b) e o mapa de uso de solo cedido pela empresa MOBASA na escala de 1:10.000. A partir das cartas topográficas foram obtidas as hidrografias e as curvas de nível de cada microbacia, em formato vetorial.

A determinação das características físicas e a elaboração do mapa de localização das microbacias experimentais foram realizadas com o auxilio do sistema SPRING (Sistema de Informações Georreferenciadas), que é um sistema de informações geográficas (SIG), desenvolvido pelo INPE. Segundo Rosa e Brito (1996), o SIG pode ser definido como um sistema destinado à aquisição, armazenamento, gerenciamento, manipulação, análise e apresentação de dados referidos espacialmente na superfície terrestre. Assim, foi possível delimitar as

30

microbacias experimentais, determinar a área de cada experimento, suas áreas parciais, o comprimento dos cursos de água e estimar a altitude das nascentes.

O perfil longitudinal do rio e a curva hipsométrica foram determinados com a divisão do curso de água em trechos que interceptavam as curvas de nível. Assim, foram calculadas a declividade média e a altitude média e foram traçadas as respectivas curvas.

O mapa de uso de solo foi modificado pelo programa AutoCAD 2004.

4.4 Modelo HYCYMODEL O modelo HYCYMODEL tem como dados de entrada a precipitação e a vazão

que foram adquiridos com o monitoramento das estações pluviométricas e fluviométricas. Durante o processo de calibração diversas simulações foram realizadas na finalidade de obter os índices de erro e o coeficiente de eficiência satisfatórios.

O ajuste do modelo foi avaliado pela análise de eficiência, ou seja, alterando cada parâmetro individualmente foi verificado interferência nos índices de erro (F1, F2 e Dv) e no coeficiente de eficiência (COE).

O coeficiente de eficiência de Nash e Sutcliffe pode variar a partir de negativo infinito a 1, sendo o valor 1 indicativo de um perfeito ajuste. Quando o desvio de dados simulados em relação aos dados observados (Dv) atingi um valor igual ou abaixo +/- 5% entre os valores simulados e observados. E, quando F1 e F2 atingir valores próximos de zero, o processo de calibração está finalizado.

Esses quatro parâmetros foram usados em conjunto com o método gráfico para avaliar o desempenho do modelo.

4.5 Curva de recessão A determinação do coeficiente de recessão envolveu a análise dos dados

observados de cada microbacia, sendo identificado o período de recessão com, no mínimo, três dias.

4.6 Fluxograma metodológico

A metodologia utilizada consistiu na caracterização dos índices físicos das microbacias experimentais, no monitoramento do processo hidrológico chuva e vazão nas estações fluviométricas e pluviométricas no período de 01 de novembro a 14 de dezembro de 2006, com coletas em campo feitas quinzenalmente, e na aplicação do modelo hidrológico HYCYMODEL como mostra a Figura 17.

31

Figura 17: Fluxograma metodológico

Etapa 1 Caracterização das microbacias experimentais

Curvas de nível

Hidrografia

Etapa 2 Obtenção dos dados e monitoramento das estações fluviométricas e pluviométricas

Precipitação Vazão

Etapa 3 Análise dos dados e modelagem com o HYCYMODEL

Resultados Balanço hídrico de cada microbacia

Uso do solo

32

5. RESULTADOS E DISCUSSÕES

5.1 Índices físicos das microbacias experimentais

Os índices físicos foram determinados como descrito anteriormente e estão apresentados na Tabela 3.

Tabela 3: Índices físicos das microbacias experimentais Índices físicos

Microbacias Área de drenagem

(ha)

Índice de compacidade

Densidade de drenagem (km/km²)

Altitude média (m)

Declividade total (m/m)

N1 14,9 1,07 1,48 908,99 0,02

N2 24,1 1,07 2,72 923,07 0,05

P1 23,8 1,04 2,57 954,2 0,06

Pode-se observar que as microbacias possuem a mesma forma circular, por apresentam o índice de compacidade com valor próximo de 1. Obteve-se na microbacia N2 uma maior densidade de drenagem, enquanto que a N1 apresentou a menor.

Em relação à altitude média, verifica-se que a P1 está em maior altitude, enquanto que a N1 encontra-se numa região mais baixa. Quanto à declividade média do curso de água, observou-se que as P1 e N2 são similares e a N1 possui pouca declividade. Assim, os índices indicam que o tempo de resposta das N2 e P1 são semelhantes.

O perfil longitudinal do rio e a curva hipsométrica de cada microbacia experimental estão na Figura 18.

33

(a)

Perfil longitudinal dos cursos d'água

890

900

910

920

930

940

950

960

970

0 50 100 150 200 250 300 350 400 450 500

Distância (m)

Ele

vaç

ão

(m

)N1

N2

P1

(b)

Curva hipsométrica

900

910

920

930

940

950

960

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100

Porcentagem de área acumulada (%)

Ele

va

çã

o (

m)

N1

N2

P1

Figura 18: Índices físicos das microbacias experimentais: (a) perfil longitudinal dos cursos de água, e (b) curva hipsométrica.

5.2 Monitoramento do processo chuva e vazão Durante o período de monitoramento, houve dois incidentes que acarretaram na

perda dos dados registrados. O primeiro ocorreu no registro da precipitação, no período entre 01 de novembro e 5 de dezembro de 2006, devido a um entupimento na área de captação do pluviógrafo. E, o segundo foi causado pelo descarregamento da bateria no registro das vazões na microbacia P1 entre o período de 5 de dezembro a 14 de dezembro de 2006.

Devido a estes fatores, os dados diários da estação meteorológica da empresa MOBASA foram utilizados para a análise das microbacias. Esta estação está situada a uma distância de, aproximadamente, 50 km dos experimentos, portanto, os dados fluviométricos foram calculados para médias diárias.

34

Assim, no período entre 1 de novembro e 5 de dezembro, as microbacias N1, N2 e P1 foram analisadas em intervalo diário e no período entre 5 a 14 de dezembro foram analisadas as microbacias N1 e N2 no intervalo de 10 minutos.

A Figura 19 mostra os hidrogramas das microbacias N1, N2 e P1 no intervalo diário.

0

2

4

6

8

10

12

1-Nov 4-Nov 7-Nov 10-Nov 13-Nov 16-Nov 19-Nov 22-Nov 25-Nov 28-Nov 1-Dec 4-Dec

Tempo (dias)

Va

zã

o (

mm

/dia

)

0

10

20

30

40

50

60

Pre

cip

itaç

ão

(m

m/d

ia)

Precipitação

N1

N2

P1

Figura 19: Hidrograma e hietograma das microbacias N1, N2 e P1 no intervalo

diário.

Os hidrogramas das microbacias N1 e P1 apresentaram um comportamento

diferente com vazões maiores, o erro da vazão na N1 (entre os dias 1 e 14 de novembro) pode ter ocorrido devido à calibração em campo. Enquanto que na microbacia P1 (nos dias 2 a 5 de dezembro) ocorreu um entupimento na região da medição de vazão, ou seja, na calha Parshall.

A Figura 20 mostra as microbacias N1 e N2 no intervalo de 10 minutos.

35

0.0000

0.0050

0.0100

0.0150

0.0200

0.0250

0.0300

0.0350

0.0400

5 6 7 8 9 10 11 12 13 14

Tempo (dias de dezembro)

Va

zã

o (

mm

/10m

in)

0

1

2

3

4

5

6

7

8

Pre

cip

itaç

ão

(m

m/1

0m

in)

Precipitação

Q Nativa1

Q Nativa2

Figura 20: Hidrograma e hietograma das microbacias N1 e N2 no intervalo de

10 minutos.

As microbacias N1 e N2, no intervalo de 10 minutos, apresentaram um

hidrograma semelhante. No entanto a N2 apresentou um efeito menor da precipitação e uma variação menor na vazão em relação à N1.

A vazão de pico da N1 foi de 0,038mm/10min enquanto que da N2 foi de 0,0373mm/10min, o tempo de pico da N2 teve um retardo de 20 minutos. Isto pode ter ocorrido devido a sua maior área.

Ainda, foi realizada uma correlação entre as vazões N1 e N2 como mostra a Figura 21.

(a)

y = -0.1188x + 1.9905

R2 = 0.0417

0

1

2

3

4

5

6

0 1 2 3 4 5 6 7

Vazão observada N1 (mm/dia)

Va

zão

ob

se

rva

da N

2 (

mm

/dia

)

36

(b)

y = 1.2401x + 0.0005

R2 = 0.7328

0

0.005

0.01

0.015

0.02

0.025

0.03

0.035

0.04

0.045

0.05

0.000 0.005 0.010 0.015 0.020 0.025 0.030 0.035 0.040

Vazão observada N1 (mm/dia)

Va

zão

ob

se

rva

da N

2 (

mm

/dia

)

Figura 21: Relação entre as vazões N1 e N2: (a) intervalo diário e (b) intervalo de 10 minutos.

A pequena correlação entre as vazões das microbacias N1 e N2 no intervalo

diário era esperada devido às diferenças nas vazões no período de 1 a 14 de novembro como se percebe nos hidrogramas na Figura 19.

No gráfico da Figura 21b, observa-se que as microbacias no intervalo de 10 minutos apresentaram uma maior correlação, tendo o coeficiente de correlação (R²) de 0,73, este resultado reflete a semelhança dos hidrogramas como verifica-se na Figura 20.

Os dados diários foram utilizados para a análise do balanço hídrico por meio da Equação (7), em mm. Ainda, foi realizada uma comparação dos resultados do mês de novembro de 2006 e do período de 14 a 30 do mesmo mês devido à diferença de vazões entre as microbacias N1 e N2.

Assim, o valor acumulado da precipitação (P), vazão (Q) e evapotranspiração (Et) para o mês de novembro de 2006 foram calculados e estão apresentados na Tabela 4. Enquanto que a Tabela 5 mostra o balanço hídrico para o período de 14 a 30 de novembro de 2006.

Tabela 4: Balanço hídrico no mês de novembro de 2006.

Microbacias experimentais

Chuva

P (mm)

Vazão

Q (mm)

Evapotranspiração Et

(mm) %Q/P %Et/P

N1 171 112,53 58,47 65,81 34,19

N2 171 46,5 124,5 27,19 72,81

P1 171 69,33 101,67 40,54 59,46

37

Tabela 5: Balanço hídrico no período entre 14 e 30 novembro de 2006.

Microbacias experimentais

Chuva P

(mm)

Vazão Q

(mm)

Evapotranspiração Et

(mm) %Q/P %Et/P

N1 140,4 44,48 95,92 31,68 68,32

N2 140,4 33,97 106,43 24,19 75,81

P1 140,4 60,27 80,13 42,93 57,07

As microbacias N1 e N2 apresentaram valores contrários no mês de novembro como se percebe na Tabela 4, no entanto no período de 14 a 30 de novembro os valores foram semelhantes como se verifica na Tabela 5, portanto os dados da Tabela 5 estão confiáveis em relação à Tabela 4. Quanto a P1, observa-se que a evapotranspiração foi maior do que a vazão.

Percebe-se na Tabela 5 que as microbacias de mata nativa apresentaram maior evapotranspiração, esta variável foi mais expressiva na N2 e menos significativa na P1, esta microbacia refletiu uma aproximação entre a evapotranspiração e a vazão.

De acordo com Arcova et al. (1998), que monitoraram duas microbacias experimentais, com vegetação de mata atlântica, durante um período de 1982 a 1992, no estado de São Paulo, na latitude sul 23º15’, na altitude de 1.300 e 1.600 metros e num clima temperado, a vazão foi de 67,36%.

O estudo de Sun et al. (2002) consistiu na investigação de diferenças hidrológicas entre: (1) floresta em restituição desde 1962, com dados entre 1983 e 1991, na latitude norte 35º03’, na Carolina do Norte (NC) e na altitude de 992m; (2) floresta de pinus, com dados entre 1988 e 1997, na latitude norte 34º48’, na Carolina do Norte e na altitude de 3m; (3) floresta com pinus e 40% de cipreste do pântano, com dados entre 1978 e 1992, na latitude norte 29º03’, na Flórida (FL) e na altitude de 43-44m. Os dados revelaram que a vazão foi igual à evapotranspiração na floresta em restituição. Enquanto a floresta da pinus apresentou 55% de evapotranspiração, para esta variável, a microbacia P1 no mês de novembro obteve 59,46%, comparativamente próximo aquele valor.

A bacia experimental utilizada por Sagara (2000) possuía um reflorestamento de pinus, que sofreu um corte raso, e posteriormente, houve plantações de araucária e imbuia, localizada no estado do Paraná, na latitude sul 26º23’, na altitude de 800m e no clima subtropical. O autor verificou que a vazão é maior que a evapotranspiração.

Os resultados dos estudos do balanço hídrico para o mês de novembro estão mostrados na Tabela 6.

38

Tabela 6: Estudos sobre balanço hídrico no mês de novembro

Balanço hídrico no mês de novembro

Uso e localização

Chuva (mm)

Vazão (mm)

Evapotranspiração (mm/mês)

%Q/R %Et/R

Mata atlântica (SP)1

193 130 63 67,36 32,64

Floresta restituição (NC)2

210 50 50* 23 23

Pinus (NC)2 100 25 55* 25 55

Pinus + cipreste (FL)2

65 17 80* 26 123

Corte de pinus e plantação (PR)3

122,00 84,16 37,84 68,98 31,02

1: Arcova (1998); 2: Sun et al. (2002); 3: Sagara (2000); *: A evapotranspiração foi estimada usando o método de Hamon.

Os dados da N2 e P1 da Tabela 4 foram comparados com os valores da Tabela 6, e foi verificado a tendência da vazão ser menor que a evapotranspiração na vegetação de pinus, nos experimentos do hemisfério norte. Enquanto que os estudos realizados em floresta e replantio mostram a tendência da vazão ser maior, em contraste com os valores encontrados na N2 que apresentou maior evapotranspiração.

Observa-se que a microbacia P1 apresentou valores próximos aos estudos realizados, enquanto a N2 obteve dados contraditórios em relação aos experimentos realizados em microbacias experimentais. A causa dessa diferença pode ser: (1) dados da N2 imprecisos; (2) a interceptação é maior na vegetação da N2; (3) a água ficou acumulada nos obstáculos naturais, devido ao perfil do terreno, e evaporou; (4) a vegetação da microbacia N2 retira mais água do solo.

5.3 Curva de recessão A partir dos dados observados de cada microbacia foi identificado o período de

recessão e, assim, foi traçado a curva de recessão e estimado o coeficiente de recessão.

A microbacia experimental N1, no intervalo diário, apresentou dois períodos de recessão que ocorreu entre os dias 2 a 5 de novembro e 7 e 9 do mesmo mês como mostra a Figura 22.

39

(a)

N1

y = -0.0326x + 1275.5

R2 = 0.95

1.7

1.72

1.74

1.76

1.78

1.8

1.82

1.84

1-Nov 2-Nov 2-Nov 3-Nov 3-Nov 4-Nov 4-Nov 5-Nov 5-Nov

Tempo (dias)

Ln

Q

(b)

N1

y = -0.0541x + 2112.4

R2 = 0.9979

1.54

1.56

1.58

1.6

1.62

1.64

1.66

1.68

6-Nov 7-Nov 7-Nov 8-Nov 8-Nov 9-Nov 9-Nov

Tempo (dias)

Ln

Q

Figura 22: Períodos de recessão da N1 no intervalo diário: (a) nos dias 2 a 5 de novembro, (b) nos dias 7 a 9 do mesmo mês.

Os dados revelaram uma boa correlação atingindo um R² de 0,99. As equações da regressão linear (24) e (25) encontradas foram:

5,12750326,0 +−= xy (24)

4,21120541,0 +−= xy (25)

Assim, o coeficiente de regressão é a média dos coeficientes encontrados, sendo igual a 0,04335.

A Figura 23 apresenta os períodos de recessão da N2 no intervalo diário, que ocorreu nos dias 7 a 11 de novembro e 21 a 23 do mesmo mês.

40

(a)

N2

y = -0.1348x + 5260.2

R2 = 0.9607

-0.7

-0.6

-0.5

-0.4

-0.3

-0.2

-0.1

0

6-Nov 7-Nov 7-Nov 8-Nov 8-Nov 9-Nov 9-Nov 10-Nov 10-Nov 11-Nov 11-Nov

Tempo (dias)

Ln

Q

(b)

N2

y = -0.0373x + 1458

R2 = 0.7976

0.5

0.51

0.52

0.53

0.54

0.55

0.56

0.57

0.58

0.59

0.6

20-Nov 21-Nov 21-Nov 22-Nov 22-Nov 23-Nov 23-Nov

Tempo (dias)

Ln

Q

Figura 23: Períodos de recessão da microbacia N2 no intervalo diário: (a) entre os dias 7 e 11 de novembro, (b) entre os dias 21 e 23 de novembro.

Na Figura 23, verifica-se que as duas correlações apresentaram um bom resultado, sendo que o coeficiente de correlação apresentou melhor resultado no primeiro período de recessão, obtendo um valor de 0,96, enquanto que no segundo período foi de 0,7976.

As equações de regressão linear (26) e (27) encontradas foram

2,52601348,0 +−= xy (26)

14580373,0 +−= xy (27)

Deste modo, o coeficiente de regressão é a média dos coeficientes encontrados, sendo igual a 0,08605.

41

A Figura 24 representa P1, no intervalo diário, no período de recessão entre os dias 7 a 11 de novembro.

P1

y = -0.0142x + 553.03

R2 = 0.6414

-0.67

-0.66

-0.65

-0.64

-0.63

-0.62

-0.61

-0.6

-0.59

-0.58

-0.57

6-Nov 7-Nov 7-Nov 8-Nov 8-Nov 9-Nov 9-Nov 10-Nov 10-Nov 11-Nov 11-Nov

Tempo (dias)

Ln

Q

Figura 24: Período de recessão da P1 no intervalo diário entre os dias 7 a 11 de novembro.

Observa-se que o resultado o coeficiente de correlação apresentou um valor razoavelmente bom, atingindo valor de 0,64.

A equação de regressão linear (28) é

03,5530142,0 +−= xy (28)

Conseqüentemente, o coeficiente de recessão é 0,0142.

A Figura 25 mostra o período de recessão que ocorreu no dia 6 de novembro nas microbacias N1 e N2 no intervalo diário.

42

(a)

N1

y = -0.0942x - 4.3526

R2 = 0.9521

-7

-6

-5

-4

-3

-2

-1

0

14:34 14:54 15:14 15:34 15:54 16:14 16:34 16:54 17:14 17:34

Tempo (horas)

Ln

Q

(b)

N2

y = -0.0445x - 4.5677

R2 = 0.9272

-7

-6

-5

-4

-3

-2

-1

0

15:54 16:24 16:54 17:24 17:54 18:24 18:54 19:24 19:54 20:24

Tempo (horas)

Ln

Q

Figura 25: Período de recessão no dia 06 de novembro: (a) N1 no intervalo 10 minutos, (b) N2 no intervalo 10 minutos

Tanto a N1, quanto a N2, no intervalo de 10 minutos, apresentaram um bom resultado no coeficiente de correlação. A equação de regressão linear (29) da N1 é

3526,40942,0 +−= xy (29)

Enquanto que a equação de regressão linear (30) da N2 é

5677,40445,0 +−= xy (30)

Portanto, temos que o coeficiente de regressão da N1 e N2 é 0,0942 e 0,0445, respectivamente.

A Tabela 7 apresenta os coeficientes de recessão das microbacias.

43

Tabela 7: Microbacias e os coeficientes de recessão

Microbacias Intervalo de

tempo Coeficiente de recessão

N1 diário 0,04335

N2 diário 0,08605

P1 diário 0,0142

N1 10 minutos 0,0942

N2 10 minutos 0,0445

A microbacia P1 apresentou menor coeficiente de recessão, indicando que a água permanece mais tempo no solo em relação às microbacias N1 e N2. Os resultados da N1 e N2 nos intervalos diários e de 10 minutos revelaram uma contradição que ocorreu devido à calibração na vazão em campo no dia 14 de novembro, assim os dados a partir desta data estão confiáveis.

Portanto, analisando o período de dados confiáveis observa-se que a N2 obteve um período de recessão no final do mês de novembro e que a microbacia N1 não possuiu recessão neste período. A curva de recessão da N2 resultou num coeficiente de recessão igual a 0,0373, um valor próximo em relação ao intervalo de 10 minutos para a mesma microbacia.

Assim, a N2 possui um coeficiente de recessão menor que a N1, pois a água permanece mais tempo no solo e, conseqüentemente, o hidrograma da N2 no intervalo de 10 minutos revelou menor variação como mostra a Figura 21.

5.4 Dados simulados O modelo HYCYMODEL foi aplicado nos dados das microbacias

experimentais N1, N2 e P1 num intervalo diário no período entre 1 de novembro a 5 de dezembro de 2006 e nas microbacias experimentais N1 e N2 num intervalo de 10 minutos no período de 05 a 14 de dezembro de 2006.

Os hidrogramas das vazões observada e calculada de cada microbacia no intervalo diário estão na Figura 26.

44

(a)

N1 diário

0

1

2

3

4

5

6

7

30-Oct 4-Nov 9-Nov 14-Nov 19-Nov 24-Nov 29-Nov 4-Dec 9-Dec

Tempo (dias)

Va

zão

(m

m/d

ia)

Qobservada

Qcalculada

(b)

N2 diário

0

1

2

3

4

5

6


Tempo (dias)

Va

zão

(m

m/d

ia)

Qobservada

Qcalculada

(c)

P1 diário

0

2

4

6

8

10

12


Tempo (dias)

Vazã

o (

mm

/dia

)

Qobservada

Qcalculada

Figura 26: Hidrograma das vazões observada e calculada no intervalo diário: (a) microbacia N1, (b) microbacia N2 e (c) microbacia P1.

45

Visualmente, observa-se que os dados simulados acompanharam o comportamento dos dados observados, sendo que a N2 apresentou melhor simulação em relação às microbacias N1 e P1.

A Figura 27 mostra os hidrogramas das vazões observada e calculada das microbacias N1 e N2 no intervalo de 10 minutos.

(a)

N1 10 min

0

0.01

0.02

0.03

0.04

0.05

0.06

0.07

5 6 7 8 9 10 11 12 13 14


Va

zão

(m

m/1

0 m

in)

Qcalculada

Qobservada

(b)

N2 10 min

0

0.02

0.04

0.06

0.08

0.1

0.12

0.14

0.16

0.18

0.2

5 6 7 8 9 10 11 12 13 14


Va

zão

(m

m/1

0m

in)

Qcalculada

Qobservada

Figura 27: Hidrograma das vazões observada e calculada no intervalo de 10 minutos: (a) microbacia N1, (b) microbacia N2.

Visualmente, verifica-se na Figura 27, que a simulação da microbacia N1 no

intervalo de 10 minutos obteve melhor resultado devido ao valor calculado da vazão ser próximo ao observado.

Os hidrogramas das Figuras 26 e 27 mostram que o modelo superestimou as vazões menores, como podemos verificar nos dias 29/11 nas N1 e N2 no intervalo

46

diário e 6/12 nas N1 e N2 no intervalo de 10 minutos, e subestimou as vazões maiores, como se observa no dia 19 de novembro nas N1, N2 e P1 no intervalo diário.

Os parâmetros de ajuste do modelo estão na Tabela 8 e representam os resultados finais obtidos nas simulações para os períodos analisados. Para alcançar esses parâmetros várias simulações tiveram de ser realizadas no HYCYMODEL visando à obtenção dos valores aceitáveis de F1, F2, COE e Dv.

Tabela 8: Parâmetros de ajuste e erros do HYCYMODEL

Microbacias

N1 diário N2 diário P1 diário N1 10 min N2 10 min

C 0,025 0,045 0,07 0,009 0,02

D16 45,8 35,8 1 18,5 5,6

D50 73 73 73 175 39,1

Ku 7,8 7,8 7,8 7 7,2

Kb 45,5 45,5 45,5 93,5 95,5

Kh 90,8 12,8 12,8 258,8 198,8

Kc 1874,3 1574,3 2074,3 305,5 195,5

STAD 0,315 0,964 0,964 0,964 0,964

STOR 1,87 1,87 1,87 2 2

Pta 50,7 50,7 50,7 17,183 17,183

Ptb 25,2 25,2 23,2 21,517 21,517

Ptc 7,5 8 7,5 3,8 3,7

Parâ

met

ros

Q4c 1,85 1 10 0,001 0,01

F1 0,152 0,355 0,498 0,357 0,315

F2 0,002 0,033 0,326 0,047 0,053

COE 0,85 0,32 0,33 -0,44 -3 Err

os

Dv 0,23 3,34 32,6 5,87 26,34

Segundo Kubota et al. (1996), que utilizou o HYCYMODEL para estudar o escoamento superficial em um área vulcânica, finalizou as análises de sensibilidade quando F1 ficou entre 0,146 e 0,328 e F2 foi menor que 0,07. Outros autores como Tanaka et al. (1998), utilizando o HYCYMODEL nos estudos do balanço hídrico e vazão em uma bacia de clima subtropical e de monções, a finalização das análises de sensibilidade ocorreu quando o valor de F1 foi próximo de 0,2.

Após cada simulação os valores dos erros F1, F2, COE e Dv eram conferidos e os parâmetros de ajustamento analisados para verificar qual deles estava

47

proporcionando maior sensibilidade. As análises de cada parâmetro terminavam quando as alterações feitas não produziam melhores resultados para os erros. Na análise foi constatado que o parâmetro Ku não apresentou qualquer modificação nos resultados.

A microbacia N1 no intervalo diário apresentou um bom ajuste, satisfazendo os valores aceitáveis de F1, F2 e COE, no entanto este resultado não é satisfatório devido ao erro de calibração do dia 14 de novembro. A microbacia P1, no mesmo intervalo, apresentou o pior resultado dos erros F1, F2 e Dv. O resultado da N2 no intervalo de 10 minutos obteve um bom erro F1 e F2, enquanto que os erros COE e Dv foram ruins.

Os resultados aceitáveis do Dv refletem a melhor simulação visual das microbacias N2 no intervalo diário e N1 no intervalo de 10 minutos.

Na realização das análises de sensibilidade com o HYCYMODEL, verificou-se para os dados de chuva e vazão das microbacias experimentais que é mais fácil obter valores de erro F2 próximos do aceitável do que os erros F1, COE e Dv. Esta constatação deve-se provavelmente ao fato de que F1 e COE levam em consideração o somatório das diferenças diárias entre as vazões observadas e calculadas (Equações 18 e 20), ao passo que F2 considera uma diferença entre os somatórios das vazões observadas e calculadas no período (Equação 19) e Dv é uma porcentagem dos dados simulados em relação aos dados observados (Equação 21).

A Figura 28 apresenta as vazões observadas e calculadas das microbacias no intervalo diário e a Figura 29 mostra no intervalo de 10 minutos.

(a)

N1 diário

y = 1.1865x - 0.6531

R2 = 0.8738

0

1

2

3

4

5

6

7

8

0 1 2 3 4 5 6 7

Vazão Calculada (mm/dia)

Va

zão

Ob

se

rva

da

(m

m/d

ia)

48

(b)

N2 diário

y = 0.9243x + 0.1672

R2 = 0.326

0

1

2

3

4

5

6

0 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4


Va

zão

Ob

se

rva

da

(m

m/d

ia)

(c)

P1 diário

y = 1.2694x + 0.4179

R2 = 0.4679

0

2

4

6

8

10

12

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9


Va

zão

Ob

se

rva

da

(m

m/d

ia)

Figura 28: Visualização da correlação entre as vazões calculada e observada no intervalo diário (a) microbacia N1, (b) microbacia N2 e (c) microbacia P1.

A Figura 28 mostra que a microbacia N1 obteve a melhor correlação (R² igual a 0,87), condizente aos valores de erro simulados. A microbacia P1 apresentou o coeficiente de correlação melhor que a microbacia N2, ao contrário dos valores de erro F1, F2, COE e Dv encontrados.

49

(a)

N1 10min

y = 0.3822x + 0.0008

R2 = 0.2589

0

0.005

0.01

0.015

0.02

0.025

0.03

0.035

0.04

0 0.01 0.02 0.03 0.04 0.05 0.06 0.07

Vazão calculada (mm/dia)

Va

zão

ob

se

rvad

a (

mm

/dia

)

(b)

N2 10min

y = 0.1073x + 0.0021

R2 = 0.0775

0

0.005

0.01

0.015

0.02

0.025

0.03

0.035

0.04

0 0.02 0.04 0.06 0.08 0.1 0.12 0.14 0.16 0.18 0.2

Vazão calculada (mm/dia)

Vazão

ob

serv

ad

a (

mm

/dia

)

Figura 29: Visualização das vazões calculada e observada no intervalo de 10 minutos (a) microbacia N1, (b) microbacia N2.

As duas microbacias no intervalo de 10 minutos mostrados na Figura 29 apresentaram um valor ruim no coeficiente de correlação, este resultado está de acordo com os erros COE e Dv calculados.

50

6. CONCLUSÕES E RECOMENDAÇÕES

Quanto às características físicas, conclui-se que as microbacias experimentais apresentam a mesma forma. A N2 apresentou uma maior densidade de drenagem e a P1 está em maior altitude. A declividade média do curso de água das P1 e N2 é similar. Assim, os índices indicam que o tempo de resposta das N2 e P1 são semelhantes.

Quanto ao monitoramento do processo chuva-vazão, os hidrogramas das N1 e N2 no intervalo diário apresentaram uma diferença na vazão no início de novembro devido à calibração em campo, e por isso a baixa correlação entre essas vazões. A microbacia P1 obteve um resultado diferente no início de dezembro devido a um entupimento na calha Parshall.

O hidrograma da N2 no intervalo de 10 minutos apresentou menor variação devido ao menor coeficiente de recessão. O tempo de pico da N2, comparada à N1, refletiu num retardo de 20 minutos devido a sua maior área. Além disso, as vazões das microbacias N1 e N2 no mesmo intervalo apresentaram boa correlação.

Quanto ao balanço hídrico, conclui-se que as microbacias de mata nativa têm maior evapotranspiração e a microbacia de pinus apresentou valores próximos de evapotranspiração e vazão.

Quanto à aplicação do modelo HYCYMODEL, os hidrogramas das vazões observada e simulada revelaram que, em geral, o modelo obteve um resultado semelhante à realidade, contudo houve uma diferença nas vazões de pico, o modelo superestimou as vazões menores e subestimou as vazões maiores. A melhor simulação visual ocorreu com os dados da N2 no intervalo diário e da N1 no intervalo de 10 minutos por isso apresentaram um bom Dv. A análise de sensibilidade constatou que o parâmetro Ku não interfere nos resultados.

Quanto ao coeficiente de recessão, a microbacia P1 avaliada as demais apresentou o menor coeficiente de recessão, indicando que a água permanece mais tempo no solo. Em relação às microbacias nativas, a água permanece mais tempo na microbacia N2.

Quanto às influências dos diferentes usos do solo sobre os processos hidrológicos, conclui-se que a microbacia P1 apresentou maior evapotranspiração e a microbacia N1 revelou maior vazão, porém a N2 obteve maior evapotranspiração, indicando uma contradição.

O presente trabalho recomenda a instalação de infra-estrutura como tela de proteção, a montante da calha Parshall, para evitar o entupimento na região de medição e limpeza quinzenal na área de captação do pluviógrafo. Além disso, deverá ser realizado o monitoramento e a verificação da calibragem nas microbacias experimentais para a validação dos dados.

51

7. REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS

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