Análise da Utilização de Dados do Satélite TRMM em um Modelo Hidrológico Semidistribuído na Bacia do Rio Jamari (RO)

Ano: 2008 | Volume: 1 | Número: 1

Autores: Ranyére Silva Nóbrega, Enio Pereira de Souza, Francisco de Assis Salviano Sousa

Palavras-chave: vazão, molinete, ecosonda, adcp, sistemas fluviais

Resumo Português:

Neste trabalho foi analisada a utilização de estimativas de precipitação geradas pelo satélite TRMM
como variável de entrada em um modelo hidrológico semidistribuído, o Slurp. Para tal, foram
utilizados dados diários de temperatura do ar, temperatura do ponto de orvalho e umidade relativa
do ar, oriundos de estações meteorológicas; dados de cobertura do solo, derivados de imagens
LandSat 5; dados fluviométricos diários e; dados do produto 3B42, com resolução temporal de 3 horas e espacial de 2,5 km. Os resultados indicam que o modelo foi adequado ao simular a vazão na bacia do rio Jamari, com R2 de 0,82. Com relação às vazões média, máxima e mínima, os resultados foram coerentes com de outros autores que utilizaram precipitação na superfície. O método de calibração do modelo mostrou:se hábil, mesmo na falta de alguns parâmetros, indicando que os resultados podem ser ainda melhores.

Resumo Inglês:

In this work was analyzed the precipitation estimate utilization generated by the satellite TRMM as
input variable in a semi:distribuited hydrological model, Slurp. For such, were used diary data by air temperature, dew point temperature and relative humidity of the air, derived of meteorological stations; data of soil coverage, derivatives of images LandSat 5; runoff station data; 3B42 data product, with temporal resolution of 3 hours and spacial of 2,5 km. The results indicate that the model was adequate to when simulating the flow in the river basin Jamari, with R2 of 0,82. With regard to the average flows, maxim and minimum, the results were coherent with of other authors who used precipitation in the surface. The model calibration method it showed skilled, even in the lack of some parameters, indicating that the results can still be best.