Seasonality of low-flows as proxy forhydrological homogeneity of watersheds

Abstract

Resumo: As vazões mínimas em rios resultam; principalmente; de períodos de precipitaçãoreduzida; aumento da evapotranspiração regional e; em algumas regiões do mundo; docongelamento de corpos hídricos — sendo ela um fenômeno recorrente e geralmenteperiódico. A compreensão do seu comportamento sazonal é de extrema importânciapara projetos de engenharia; estudos ecológicos; caracterização ambiental e gestãode recursos hídricos. No Brasil; as vazões de permanência; como Q95 e Q90 (vazõessuperadas em 95% e 90% do tempo; respectivamente; sob a hipótese de estacionariedade);são amplamente utilizadas como referências em critérios de outorga; tantopela agência federal quanto pela maioria dos órgãos estaduais. Assim; entender suadistribuição espaço-temporal e sua aplicabilidade na caracterização da sazonalidade;na regionalização de bacias com monitoramento escasso ou inexistente; e no aprimoramentodo processo de outorga é de extrema importância para a gestão hídricanacional. Neste estudo; utilizando a base de dados CAMELS-BR (com 4.025 estaçõesfluviométricas); propõe-se uma metodologia baseada em índices de sazonalidade (SR;SI; SH e HSR) com o objetivo geral de identificar grupos de bacias hidrologicamentehomogêneas quanto à sazonalidade de vazões mínimas no Brasil; e encontrar relaçõesde bacais e climáticos que influenciem a sazonalidade das mínimas. Além disso;investigar o potencial de ganho hídrico ao aplicar vazões sazonais considerando ocritério de outorga de cada unidade federativa. Foram identificados quatro grupos compadrões sazonais semelhantes. A aplicação dos índices de sazonalidade demonstrouefetividade em capturar o padrão sazonal do Brasil; mostrando que o período médiode vazões mínimas é em setembro; assim como demonstrou que o Brasil possui umasazonalidade acentuada (R = 0.59). Quatro grupos similares foram identificados peloalgoritmo de agrupamento. A aplicação de modelos de regressão específicos para cadagrupo resultou em ganhos de desempenho preditivo; com resultados de Nash-Sutcliffeaté 0.9. Além disso; a segmentação regional permitiu identificar padrões e correlaçõesrelevantes entre atributos climáticos; topográficos; geológicos e hidrológicos. De modogeral; a vazão sazonal demonstrou boa capacidade para capturar os períodos do anocom maior ganho de disponibilidade hídrica e restringir nos períodos mais escassos noprocesso de outorga.

Abstract: Low flows in rivers mainly result from periods of reduced precipitation; increased regionalevapotranspiration; and; in some regions; freezing of water bodies — constituting arecurrent and generally periodic phenomenon. Understanding their seasonal behavioris essential for engineering projects; ecological studies; environmental characterization;and water resources management. In Brazil; flow duration indicators such as Q95 andQ90 (flows exceeded 95% and 90% of the time; respectively; under the assumption ofstationarity) are widely used as reference criteria for water rights allocation by both thefederal agency and most state agencies. Therefore; understanding their spatiotemporaldistribution and their applicability in seasonality characterization; regionalization ofbasins with scarce or no monitoring; and improvement of the water allocation process isessential for national water management. This study; using the CAMELS-BR dataset(4,025 stream gauges); proposes a methodology based on seasonality indices (SR;SI; SH; and HSR) with the general objective of identifying hydrologically homogeneousgroups of basins in terms of low-flow seasonality in Brazil and investigating basin andclimatic attributes that influence low-flow seasonality. In addition; the study evaluatesthe potential increase in water availability when applying seasonal reference flowsaccording to the allocation criteria of each federative unit. Four groups with similarseasonal patterns were identified. The application of seasonality indices proved effectivein capturing Brazil’s seasonal pattern; showing that the average timing of minimumflows occurs in September and that Brazil exhibits marked seasonality (R = 0.59).The application of regression models specific to each group resulted in improvedpredictive performance; with Nash–Sutcliffe efficiencies reaching up to 0.9. Moreover;the regional segmentation enabled the identification of relevant correlations amongclimatic; topographic; geological; and hydrological attributes. Overall; the seasonalreference flow demonstrated good capacity to capture periods of higher water availabilityand to impose greater restriction during drier periods within the water allocation process.