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    Determinação de vazões em corpos hídricos com foco em eventos extremos

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    R - E - ANA CAROLINA CANOSSA BECKER.pdf (968.5Kb)
    Data
    2024
    Autor
    Becker, Ana Carolina Canossa
    Metadata
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    Resumo
    Resumo: A obtenção de dados hidrológicos enfrenta desafios por conta dos altos custos de redes hidrométricas. Dentro desse contexto, a busca por metodologias de transferência de informações dentro de bacias hidrográficas apresenta relevância para estudos e projetos na área de recursos hídricos. Este estudo utilizou a metodologia "Index Flood" para estimar vazões em pontos onde não há monitoramento contínuo de longo prazo nas confluências de afluentes com o rio das Velhas. Essa regionalização foi realizada a partir de séries históricas de quatro estações fluviométricas. As séries de vazões máximas das estações selecionadas foram homogêneas e aderentes à distribuição de Gumbel, permitindo a criação de uma cheia índice representativa. A partir desta cheia índice, os valores para o Tempo de Retorno de 2 anos foram redimensionados por meio da regressão linear entre as vazões médias e a área de drenagem dos pontos de interesse, resultando em vazões estimadas entre 57,61 m³/s e 357,92 m³/s.
     
    Abstract: Obtaining hydrological data faces challenges due to the high costs of hydrometric networks. Within this context, the search for methodologies to transfer information within watersheds is relevant for studies and projects in the water resources engineering field. This study used the 'Index Flood' methodology to estimate flows at points where there is no continuous long-term monitoring at the confluences of tributaries with the Velhas River. This regionalization was carried out using historical series from four river gauge stations. The maximum flow series from the selected stations were homogeneous and adhered to the Gumbel distribution, allowing the creation of a representative index flood. From this index flood, the values for a 2-year return period were obtained by linear regression between the average flows and the drainage area of the points of interest, resulting in estimated flows between 57.61 m³/s and 357.92 m³/s.
     
    URI
    https://hdl.handle.net/1884/90325
    Collections
    • Data Science & Big Data [138]

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