CAMBIO CLIMÁTICO Y EL FLUJO EN LA CUENCA DEL RIO GOIANA – PERNAMBUCO – BRASIL

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PROCEDIMIENTOS METODOLÓGICOS

Recolección de datos

Sencillo modelo hidrológico distribuido mensual semi-montado para simular el escurrimiento en la cuenca del río Goiana basado en la propuesta de Xiong y Guo (1999) tiene como variables de entrada la precipitación y la evapotranspiración potencial (evapotranspiración se define como la pérdida de humedad de una superficie por evaporación directa junto con la pérdida de agua por transpiración de la vegetación) y como elementos de parámetros de porosidad y la profundidad de la tierra y la lluvia intercepción de vegetación, este último elemento insertado específicamente para este estudio serie histórica pluviométrica.

Los datos de precipitación mensual utilizado para la calibración del modelo se obtuvieron de la SUDENE banco de información (SUDENE), grabado en cinco estaciones pluviométricas distribuidas a lo largo de la cuenca (Figura 3). La serie de tiempo utilizado cubre los años 1963-1992

Los datos mensuales de evapotranspiración potencial, que cubren el mismo período de series temporales de lluvia fueron generados por climatológica modelo de balance hídrico de Thornthwaite y Mather (1995) para cada una de las estaciones de lluvia (Ecuación 1).

En ese ETP es la evapotranspiración potencial mensual; Tm es la temperatura promedio mensual adquirido de la base de datos Pernambuco Laboratorio de Meteorología (LAMEPE) para los años de datos de lluvia es el número promedio de horas por día con un golpe de calor, Nd es el número de días del mes, y yo y Ellos se obtuvieron mediante las ecuaciones 2 y 3, respectivamente.

En cuanto a los datos sobre la estructura pedológico (porosidad y profundidad) de la cuenca en estudio, éstas se obtuvieron del banco de Zonificación Agroecológica de Información del Estado de Pernambuco (ZAPE) y se correlacionaron con los estudios de Brasil (1981) y Galvíncio (2005).

Para obtener la cantidad de agua interceptada por la vegetación se analizó la estructura de uso del suelo de la cuenca en base al estudio realizado por Santos et al. (2008) y el Proyecto Nacional para acciones integradas público-privada para la biodiversidad (PROBIO), añadido a los controles de campo.

Para la calibración del modelo hidrológico se utilizaron los datos de flujo recogidos en las estaciones de Retiro aforadas Engenho (años 1978-1986) y Engenho Itapissirica (año 1974-1983), que se encuentra dentro de la cuenca (Figura 3). base de datos de la información obtenida de la Agencia Nacional de Aguas (ANA).

La validación del modelo, tanto para estaciones aforadas ocurrió con los datos correspondientes a los años 1987 a 1989 para el tiro Engenho República y la estación 1985-89 a la estación de Engenho Itapissirica, recogidos de la base de datos de ANA.

El desarrollo, la calibración y validación del modelo hidrológico

La posesión de los datos climatológicos y físicas de la cuenca, el siguiente paso fue el desarrollo, la calibración y validación del modelo simple hidrológico semi-distribuido. La ecuación 4 muestra la estructura de funcionamiento de dicho modelo.

[pic 1]

En ese Qt es el escurrimiento mensual promedio; S (t) es el almacenamiento de agua en el suelo; tanh es la tangente hiperbólica y SC es la capacidad de campo de los suelos de la cuenca. Para obtener el almacenamiento de agua en el suelo utilizado a la Ecuación 5.

[pic 2]

Cuando, St es el almacenamiento de agua en el suelo; S (t - 1) es el almacenamiento de agua en el suelo en el mes anterior, P (t) es la precipitación mensual promedio y E (t) es la evapotranspiración potencial mensual. Para obtener la capacidad de retención de agua en los suelos de la cuenca utilizado la ecuación 6.

[pic 3]

La porosidad es un valor adimensional porcentaje presentado, mientras que se obtuvo la profundidad en metros. Montado el modelo hidrológico, se realizó una calibración y validación. Para esto, se utilizaron los criterios de eficiencia y Nash Suctlife (1970) y el error relativo. Criterios establecidos por los estudios de Ajami et al. (2004), Galvíncio (2005), Mouelhi et al. (2006) Webb et al. (2008) tan eficaz para la calibración y validación de modelos hidrológicos.

Ecuación 7 muestra la base Nash coeficiente de eficiencia y Suctlife (1970).

En la que R2 es el criterio de eficiencia Nash y Suctlife; F0 es la suma del cuadrado de la diferencia entre el observado y su caudal medio, F es la suma de la diferencia al cuadrado entre el flujo observado con estimado. Cuanto más cerca del R2 100% mayor eficiencia y simulación. Ecuación 8 muestra el error relativo de la base de cálculo.

La distribución espacial de la temperatura media del aire y la escorrentía simulada

Después de la instalación, calibración y validación del modelo simple semi-distribuido hidrológico, ponen en camino para simular el escurrimiento delante de los escenarios de cambio climático, B2 (optimista) y A2 (pesimista). Para ello, los datos fueron seleccionados a temperatura media mensual del aire generada por el modelo climático regional Proporcionar climas regionales para estudios del impacto ( de actas ), desarrollado por el Centro Meteorológico Hadley de Estudios y repro-jetado a Brasil en una cuadrícula regular 0.5 ° x 0,5 ° por el Instituto Nacional de Investigaciones Espaciales ( INPE ). Los años fueron seleccionados 2030 y 2060 para los dos escenarios de cambio climático. Los datos de temperatura media mensual se espacializada de aire en la cuenca a través del método de interpolación de Kriging ordinario con la ayuda de software ArcGIS 9.3 y, en consecuencia transformados en mapas.

A partir de los datos de temperatura de la precisión se simuló la evapotranspiración potencial mensual generado por el modelo de balance hídrico climatológico deThornthwaite y Mather (1995) , por la ecuación 1 , presentado anteriormente.

Evapotranspiración potencial mensual variables, obtenida en el proceso descrito en el párrafo anterior, alimentó el modelo hidrológico, y la precipitación variable utilizada para cada año proyectado fue el promedio histórico mensual obtenida a través de los datos observados para cada una de las cinco estaciones de lluvia antes mencionados. La no - uso de los datos de precipitación diseñados para los precis se produjo debido a los valores atípicos en la cantidad de lluvia generada por las simulaciones de diferentes