PADRÕES DE VARIABILIDADE EM VAZÕES AFLUENTES A USINAS HIDRELÉTRICAS E ASSOCIAÇÕES COM MASSAS DE AR

Erick Meira de Oliveira, Fernando Luiz Cyrino Oliveira

Resumo


DOI: 10.12957/cadest.2017.31363

Os padrões fluviais brasileiros são sensíveis a diversos fatores geográficos e atmosféricos locais e de grande escala, sofrendo variações consideráveis ao longo da extensão territorial do País. Apesar da vasta gama de informações hoje disponíveis sobre esses fatores, sabe-se que a vazão de rios brasileiros possui relações significativas com padrões climáticos bem característicos, podendo se substituir, por vezes, uma quantidade expressiva de elementos por amostras que concentrem a maior parte das informações estatísticas da base de dados. Nesse contexto, este trabalho buscou identificar, por meio da aplicação de diferentes técnicas de análise estatística multivariada, características comuns a diferentes rios brasileiros, utilizando como informação principal suas vazões. Os resultados sugerem que os comportamentos de grande parte dos rios brasileiros usados para aproveitamento hidrelétrico podem ser caracterizados por um conjunto pequeno de padrões bem definidos, que traduzem os diferentes regimes de massas de ar aos quais o território brasileiro está submetido.

Palavras-chave: Análise Multivariada; Vazões de Rios; Massas de ar.


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Referências


ANA (AGÊNCIA NACIONAL DE ÁGUAS) (2013). Conjuntura dos Recursos Hídricos no Brasil 2013. Brasília (DF): Ministério do Meio Ambiente (MMA). Disponível em: . Acesso em: 2017.

ANDRADE, M. P.; MAGALHÃES, A.; PEREIRA, L. C. C.; FLORES-MONTES, M. J.; PARDAL, E. C.; ANDRADE, T. P.; COSTA, R. M. Effects of a La Niña event on hydrological patterns and copepod community structure in a shallow tropical estuary (Taperaçu, Northern Brazil). Journal of Marine Systems, 164, 128–143, 2016.

ARSLAN, O. GIS-Based Spatial-Multivariate Statistical Analysis of Water Quality Data in the Porsuk River, Turkey. Water Quality Research Journal of Canada, 44, 279–293, 2009.

ASSANI, A. A.; TARDIF, S.; LAJOIE, F. Statistical analysis of factors affecting the spatial variability of annual minimum flow characteristics in a cold temperate continental region (southern Québec, Canada). Journal of Hydrology, 328, 753–763, 2006.

BERHANU, B.; SELESHI, Y.; DEMISSE, S. S.; MELESSE, A. M. Flow Regime Classification and Hydrological Characterization: A Case Study of Ethiopian Rivers. Water, 7, 3149–3165, 2015.

BOENING, C.; WILLIS, J. K.; LANDERER, F. W.; NEREM, R. S.; FASULLO, J. The 2011 La Niña: so strong, the oceans fell. Geophysical Research Letters, 39:L19602, 2012.

CARDOSO, A. O.; CATALDI, M. Relações de índices climáticos e vazão de rios no Brasil. In: XVII CONGRESSO BRASILEIRO DE METEOROLOGIA (CBMET), P25–073; 2012, Gramado. Anais... Gramado: ExpoGramado, 2012. P25–073.

CONTI, J. B.; FURLAN, S. A. Geoecologia: o clima, os solos e a biota. In: ROSS, J. L. S. Geografia do Brasil. São Paulo: EDUSP, 2003, p. 67–237.

FERRAZ, S. E. T.; CARDOSO, A. O.; CAPOZZOLI, C. R. Variabilidade Espectral de Vazão de Rios Brasileiros. Ciência e Natura, Edição Especial/Novembro - VIII Brazilian Micrometeorology Workshop, 467–469, 2013.

JOHNSON, R. A.; WICHERN, D. W. Applied multivariate statistical analysis. Editora Prentice Hall, New Jersey, 2002.

LAWLEY, D. N. A General Method for Approximating to the Distribution of Likelihood Ratio Criteria. Biometrika, 43, 295–303, 1956.

MARENGO, E.; GENNARO, M. C.; GIACOSA, D.; ABRIGO, C.; SAINI, G.; AVIGNONE, M. T. How chemometrics can helpfully assist in evaluating environmental data. Lagoon water. Analytica Chimica Acta, 317, 53–63, 1995.

NOORI, R.; KHAKPOUR, A.; OMIDVAR, B.; FAROKHNIA, A. Comparison of ANN and principal component analysis-multivariate linear regression models for predicting the river flow based on developed discrepancy ratio statistic. Expert Systems with Applications, 37, 5856–5862, 2010.

ONS (OPERADOR NACIONAL DO SISTEMA ELÉTRICO) (2015). Atualização de séries históricas de vazões – período 1931 a 2014. Disponível em: . Acesso em: 2017.

ONS (Operador Nacional do Sistema Elétrico) (2017). Base de dados. Disponível em . Acesso em: 2017.

PANTSAR-KALLIO, M.; MUJUNEN, S-P.; HATZIMIHALIS, G.; KOUTOUFIDES, P.; MINKKINEN, P.; WILKIE, P. J.; CONNOR, M. A. Multivariate data analysis of key pollutants in sewage samples: A case study. Analytica Chimica Acta, 393, 181–191, 1999.

RAÎCHE, G.; WALLS, T. A.; MAGIS, D.; RIOPEL, M.; BLAIS, J. Non graphical solutions for the Cattell’s scree test. European Journal of Research Methods for the Behavioral and Social Sciences, 9, 23–29, 2013.

REIS, E. Estatística multivariada aplicada. Edições Sílabo, Lisboa, 1997.

SIMEONOV, V.; EINAX, J. W.; STANIMIROVA, I.; KRAFT, J. Environmental modeling and interpretation of river water monitoring data. Analytical and Bio Analytical Chemistry, 374, 898–905, 2002.

STRAHLER, A. Physical Geography. Editora John Willey e Sons, New York, 1951.

TEDESCHI, R. G.; GRIMM, A. M. Variações significativas de eventos extremos de precipitação e de vazão durante episódios de El Niño e La Niña. In: XV CONGRESSO BRASILEIRO DE METEOROLOGIA (CBMET); 2008, São Paulo. Anais... São Paulo: Frei Caneca Convention Center, 2008.




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