Análise e comparação de dados de modelos climáticos para previsão de vazão utilizando o modelo GR2M na bacia do Miringuava - Paraná
Resumo
Resumo: Mudanças climáticas perturbam o regime hidrológico, ocasionando aumento ou diminuição da vazão dos rios. Este fato somado a preocupação recente com a demanda hídrica devido a um período longo de seca na Região Metropolitana de Curitiba corrobora para o interesse em se compreender o efeito das mudanças climáticas em cenários futuros. Este estudo tem como objetivo geral comparar dados de Modelos Climáticos Globais aplicados a um modelo hidrológico para simulação de vazão futura em diferentes cenários, na bacia do Miringuava, no município de São José dos Pinhais, região metropolitana de Curitiba-PR, frente às mudanças climáticas, utilizando para isto o modelo hidrológico Génie Rural à 2 paramètres Mensuel (GR2M) e dados futuros dos modelos climáticos globais, do Coupled Model Intercomparison Project 6 (CMIP6), ACCESS-CM2, CanESM5, EC-Earth3, IPSL-CM6A-LR, CASESM2- 0, CMCC-ESM2, KACE-1-0-G e MRI-ESM2-0. Inicialmente foram realizadas correções dos dados históricos de precipitação observados para o fechamento do balanço hídrico na bacia de estudo, em seguida o modelo GR2M foi calibrado com o dado de precipitação obtido pela média de Thiessen corrigido e o dado de evapotranspiração do sensor "NASA’s Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer" (MODIS), sendo possível posteriormente simular projeções futuras de vazão mensal na bacia da área de estudo. A calibração do modelo é executada com o algoritmo Differential Evolution e o coeficiente de Nash-Sutcliffe foi utilizado para avaliar a performance do modelo em comparação com a vazão observada. Os cenários futuros utilizados seguem os definidos pelo Sexto Relatório de Avaliação do IPCC, SSP1-2.6, SSP2-4.5, SSP3-7.0 e SSP5-8.5 e o desempenho dos modelos será avaliado com a métrica estatística PBIAS. Para análise da disponibilidade hídrica foi estimada a vazão de referência Q95% mensal acumulada para os 4 cenários de projeção. Dentre 56 modelos climáticos selecionados, apenas 23 atenderam a todos os critérios de seleção e destes oito seguiram no estudo. Os resultados obtidos indicam que para a bacia de estudo o modelo climático com melhor desempenho é o EC-Earth3 e o de pior desempenho o KACE-1-0-G. Abstract: Climate change disrupts the hydrological regime, leading to increased or decreased river flow. This, combined with recent concerns about water demand due to a prolonged drought in the Metropolitan Region of Curitiba, underscores the interest in understanding the effects of climate change in future scenarios. This study aims to compare data from Global Climate Models applied to a hydrological model for simulating future river flow in different scenarios in the Miringuava basin, located in the municipality of São José dos Pinhais, in the metropolitan region of Curitiba, Paraná, Brazil, in the face of climate change. The hydrological model used for this purpose is the "Génie Rural à 2 paramètres Mensuel" (GR2M), and future data from the global climate models of the Coupled Model Intercomparison Project 6 (CMIP6), including ACCESS-CM2, CanESM5, EC-Earth3, IPSL-CM6A-LR, CAS-ESM2-0, CMCC-ESM2, KACE-1-0-G, and MRI-ESM2-0. Initially, corrections were made to historical observed precipitation data to close the water balance in the study área, subsequently, the GR2M model was calibrated using the corrected Thiessen-weighted precipitation data and evapotranspiration data from the "NASA's Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer" (MODIS) sensor. This calibration allowed for the simulation of future monthly flow projections in the study area. Model calibration was performed using the Differential Evolution algorithm, and the Nash-Sutcliffe coefficient was used to evaluate the model's performance compared to observed flow. The future scenarios used follow those defined in the Sixth Assessment Report of the IPCC, including SSP1- 2.6, SSP2-4.5, SSP3-7.0, and SSP5-8.5, and model performance will be assessed using the statistical metric PBIAS. To analyze water availability, the monthly cumulative reference flow Q95% was estimated for the four projection scenarios. Out of 56 selected climate models, only 23 met all selection criteria, and eight of these were included in the study. The results indicate that, for the study basin, the climate model with the best performance is EC-Earth3, while the worst-performing model is KACE-1-0-G.
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