Análise da integração das ferramentas de hidrologia espacial “cor das águas” para o monitoramento e a modelagem SWAT dos processos hidrosedimentológicos na bacia do Rio São Francisco - Brasil

Abstract

Este trabalho teve como objetivo caracterizar as dinâmicas espacial, sazonal e interanual dos fluxos de sedimentos na Bacia do Rio São Francisco (BRSF) para identificar o papel das atividades antrópicas e quantificar essas alterações. O trabalho foi realizado a partir de uma metodologia original e completa, integrando medições convencionais, dados de sensoriamento remoto (SR) MODIS e modelagem baseada no SWAT. Os dados de reflectância do sensor MODIS dos satélites TERRA e AQUA foram utilizados para estimar a concentração de material particulado em suspensão de superfície (Csup) nos rios e reservatórios da BRSF. Dados espectroradiométricos foram obtidos em campo para elaboração e validação dos algoritmos para transformação de reflectância de superfície em dados Csup. Coletas de sedimentos em suspensão na coluna d’água foram realizadas para transformar Csup de SR em concentração em suspensão integrada na coluna d’água (CSR) e, após, cálculo da descarga sólida integrada na coluna d’água de SR (QsSR). Na validação da C foram obtidos coeficiente de determinação de 0,55 e RMSE-log de 0,33 mg/L (N = 211) enquanto que na validação da Qs foram obtidos coeficiente de determinação igual a 0,78 e um RMSE-log igual a 0,34 T/d (N = 211). As séries de C e Qs de 44 estações virtuais foram analisadas e utilizadas para caracterizar as dinâmicas espacial, sazonal e interanual dos fluxos de sedimentos na BRSF. Os resultados foram comparados com trabalhos já desenvolvidos e publicados em periódicos científicos e teses/dissertações. Os resultados obtidos pelas validações e comparações mostraram a robustez dos dados e a viabilidade da utilização do SR no monitoramento da CSR e da Qs SR ao longo do Rio São Francisco (RSF). A partir dos dados de Qs de SR (QsSR) e de campo da rede sedimentométrica da ANA (QsANA), e com a finalidade de obtenção de séries diárias de QsSR e QsANA, foram elaboradas e analisadas estatisticamente curvas-chave de sedimentos (C-Csed) de SR (CsedSR ) e de campo (C-CsedANA). Com as C-CsedSR e C-CsedANA foram calculadas séries de QsSR e QsANA que foram analisadas, sendo comparadas individualmente e entre si. Foi encontrada uma grande aproximação das estimativas calculadas com os dois conjuntos de dados QsSR e QsANA nas baixas e médias vazões (Q). Entretanto, nas médias-altas e altas Q há um distanciamento dos resultados de QsANA em decorrência da ausência de medições in situ de QsANA em condições de altas vazões, o que levou a uma extrapolação equivocada da curva chave quando o rio alcança o seu leito maior (planície de inundação), o que só foi possível observar na

análise dos dados de QsSR. Acima de 10 mil T/d, as QsANA sobrestimaram, em média, 100 % as QsSR, variando de 20 a até 400 % pela falta de calibração nas faixas das mais altas vazões. Consequentemente, o uso de C-CsedSR possibilitou a obtenção de dados diários a um custo muito mais baixo e muito mais representativo da amplitude de Q ocorrente no RSF, quando comparada com as C-CsedANA. As séries de QsSR e QsANA foram calculadas com as C-CsedSR e C-CsedANA e foram transformadas em descarga sólida total de SR (QstSR) e de campo (QstANA) pela equação elaborada que relaciona os dados de QsANA com os dados de QstANA disponíveis no banco Hidro da ANA. Os dados de QstSR e QstANA das estações Cachoeira do Manteiga, São Francisco, Carinhanha, Gameleira e Morpará foram usados na modelagem hidrosedimentologica com vista a integração do QstSR no processo de modelagem com SWAT. Este processo de modelagem foi realizada na Bacia do Alto-Médio Rio São Francisco, que utilizou além dos dados de QstSR, uma base de dados revisada e original para as condições regionais (condições tropicais, em especial para as variáveis de solo) e com resolução espacial adequada para a escala de estudo. Os resultados das calibrações manual e automática conseguiram reproduzir muito bem a vazão ocorrente nas estações. Os resultados da calibração final (automática) foram: Cachoeira do Manteiga (NS=0,88; PBIAS=4,3); São Francisco (NS=0,83; PBIAS=2,7); Carinhanha (NS=0,81; PBIAS=0,2); Gameleira (NS=0,76; PBIAS=3,7) e Morpará ((NS=0,69; PBIAS=-2,5). A comparação dos resultados obtidos no trabalho com dois estudos de modelagem com o SWAT realizados na BRSF mostra que o esforço na elaboração de uma base de dados de solos regional, a utilização de bases com melhor resolução, a inserção dos dados do reservatório Três Marias e a realização de calibração manual seguida por calibração automática no SWAT-CUP contribuiu para um melhor ajuste do modelo. A partir do modelo hidrológico calibrado, a análise dos resultados obtidos nas modelagens com dados de descarga sólida total (Qst), de SR (QstSR) e de campo (QstANA), além de dados oriundos de trabalhos anteriores, demostrou que é possível utilizar QstSR para melhorar as estimativas de sedimentos em modelos como o SWAT. A integração de dados de sedimentos obtidos por SR com a modelagem com o SWAT permite agregar as principais vantagens dos dois métodos, possibilitando a obtenção de dados robustos em áreas com baixa frequência ou nenhum monitoramento a um custo mais baixo, obtenção de séries do passado em função da disponibilidade de dados de satélite, oferecendo uma visão sinóptica do fluxo de sedimentos e a criação de cenários futuros para avaliação de mudanças climáticas e mudança do uso da terra, dentre outros. Embora tenha sido calibrada a estação do exutório (Morpará), nenhuma das modelagens realizadas com as equações de roteamento de sedimentos do SWAT, seja com QstSR ou de QstANA conseguiu propagar corretamente os sedimentos ao longo do trecho do RSF estudado. Por outro lado, utilizando um novo módulo para propagação dos sedimentos com base hidráulica desenvolvido SANTINI (2020), foi possível propagar os sedimentos ao longo do Rio São Francisco e obter bons resultados: Cachoeira do Manteiga (NS=0,84; PBIAS= 3,70), São Francisco (NS=0,74; PBIAS=24,4), Carinhanha (NS=0,52; PBIAS=38,5), Gameleira (NS=0,45; PBIAS=31,2) e Morpará (NS=0,42; PBIAS=34,6).