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

Autores

  • Erick Meira de Oliveira Finep – Inovação e Pesquisa Departamento de Tecnologias Nucleares, Defesa e Energias Limpas (DNDE) Avenida República do Chile, 330 – Torre Oeste, 15o andar 20031 170, Centro, Rio de Janeiro (RJ) – Brasil Phone: +55 21 2555-0275 E-mail: emeira@finep.gov.br Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro (PUC-Rio) Departamento de Engenharia Industrial Rua Marquês de São Vicente, 225, Ed. Cardeal Leme, 9o andar 22453-900, Gávea, Rio de Janeiro (RJ) - Brasil
  • Fernando Luiz Cyrino Oliveira Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro (PUC-Rio) Departamento de Engenharia Industrial Rua Marquês de São Vicente, 225, Ed. Cardeal Leme, 9o andar 22453-900, Gávea, Rio de Janeiro (RJ) - Brasil

DOI:

https://doi.org/10.12957/cadest.2017.31363

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.

Biografia do Autor

Erick Meira de Oliveira, Finep – Inovação e Pesquisa Departamento de Tecnologias Nucleares, Defesa e Energias Limpas (DNDE) Avenida República do Chile, 330 – Torre Oeste, 15o andar 20031 170, Centro, Rio de Janeiro (RJ) – Brasil Phone: +55 21 2555-0275 E-mail: emeira@finep.gov.br Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro (PUC-Rio) Departamento de Engenharia Industrial Rua Marquês de São Vicente, 225, Ed. Cardeal Leme, 9o andar 22453-900, Gávea, Rio de Janeiro (RJ) - Brasil

Possui graduação com dignidade acadêmica (Cum Laude) em Engenharia de Petróleo pela Universidade Federal do Rio de Janeiro (2012), contando com um programa de extensão na forma de intercâmbio acadêmico com a École Nationale Supérieure des Techniques Industrielles et des Mines d'Alès (França), e Mestrado (2015) em Engenharia de Produção pela Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro (PUC-Rio). Atualmente cursando doutorado na mesma instituição. Desde 2014, é analista de projetos concursado da Financiadora de Estudos e Projetos (Finep), empresa pública federal vinculada ao Ministério da Ciência, Tecnologia, Inovações e Comunicações (MCTIC). Atualmente lotado no Departamento de Tecnologias Nucleares, Defesa e Energias Limpas (DNDE), tendo como principais atribuições o fomento, a análise, o acompanhamento e o monitoramento de chamadas públicas e projetos de pesquisa, desenvolvimento e inovação, em áreas prioritárias de políticas públicas do Governo Federal, tais como: Energias Renováveis, Produção Sustentável, Resíduos sólidos, Recursos Hídricos, Saneamento Ambiental, dentre outras. Tem experiência na área de Engenharia de Produção e Probabilidade e Finanças, com interesse principalmente nos seguintes temas: Métodos Quantitativos, Análise de Investimentos, Séries Temporais e Simulação Estocástica.

Fernando Luiz Cyrino Oliveira, Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro (PUC-Rio) Departamento de Engenharia Industrial Rua Marquês de São Vicente, 225, Ed. Cardeal Leme, 9o andar 22453-900, Gávea, Rio de Janeiro (RJ) - Brasil

Possui graduação em Engenharia de Produção (2007) e Especialização em Métodos Estatísticos Computacionais (2009), ênfase em Controle Estatístico de Qualidade e Modelos de Previsão, pela Universidade Federal de Juiz de Fora. Mestrado (2010) e Doutorado (2013) em Engenharia Elétrica (área de Métodos de Apoio à Decisão) pela Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro. É Professor Adjunto do Departamento de Engenharia Industrial da PUC-Rio e Coordenador Adjunto de Pós Graduação e Pesquisa. Tem experiência na área de Engenharia de Produção e Probabilidade e Estatística Aplicadas, atuando principalmente nos seguintes temas: Séries Temporais, Forecasting, Data Analytics, Pesquisa Operacional, Simulação e Statistical Learning. É vice líder do Grupo de Pesquisa do CNPq intitulado 'Modelagem Estatística e de Séries Temporais - Aplicações na Área de Energia' e pesquisador do Grupo de Pesquisa do CNPq 'Aplicações de Pesquisa Operacional em Saúde'. Desde 2015 é bolsista FAPERJ do programa Jovem Cientista do Nosso Estado. É Editor Associado para a área de Pesquisa Operacional da revista Production.

Referências

ANA (AGÊNCIA NACIONAL DE ÁGUAS) (2013). Conjuntura dos Recursos Hídricos no Brasil 2013. Brasília (DF): Ministério do Meio Ambiente (MMA). Disponível em: <http://arquivos.ana.gov.br/institucional/spr/conjuntura/webSite_relatorioConjuntura/projeto/>. 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: <http://www.ons.org.br/operacao/vazoes_ naturais.aspx>. Acesso em: 2017.

ONS (Operador Nacional do Sistema Elétrico) (2017). Base de dados. Disponível em <http://www.ons.org.br/operacao/vazoes_naturais.aspx>. 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.

Downloads

Publicado

2018-03-07

Como Citar

de Oliveira, E. M., & Cyrino Oliveira, F. L. (2018). PADRÕES DE VARIABILIDADE EM VAZÕES AFLUENTES A USINAS HIDRELÉTRICAS E ASSOCIAÇÕES COM MASSAS DE AR. Cadernos Do IME - Série Estatística, 43, 18. https://doi.org/10.12957/cadest.2017.31363

Edição

Seção

Artigos Serie Estatística