Modelagem não homogênea e não estacionária de máximos anuais de vazão

Abstract

As cheias são a principal causa das inundações, por esse motivo, seu comportamento vem sendo estudado durante as últimas décadas. Nesse sentido, destacam-se o estudo e a modelagem de eventos de cheia ou picos de vazão num contexto de mudanças climáticas globais e variabilidade natural do sistema que tem levado a violações nas hipóteses básicas de métodos clássicos de análise de frequência de cheias. Metodologias tradicionais de análise de frequência de cheias vêm sendo complementadas por propostas mais adequadas nos casos em que as suposições de homogeneidade, independência e estacionariedade são violadas. No presente trabalho, é estudada e modelada a dependência existente entre máximos sazonais de vazão provenientes de populações distintas. Particularmente, o estudo foca no máximo advindo de uma população do período de chuvas de inverno e outro máximo decorrente de chuvas de verão, na bacia do rio Paranapanema. Fazendo uso dos avanços já apresentados na área de análise de frequência de cheias e com o intuito de agregar conhecimento na área de previsão de cheias, este trabalho desenvolve um modelo que leva em consideração a não-homogeneidade e a não-estacionariedade das séries com a identificação de picos sazonais e da dependência entre os picos de cheias inserindo essas particularidades na estatística que irá representar a amostra de interesse. É então proposta uma metodologia inovadora para a área de estimação de cheias, por meio da aplicação das chamadas cópulas na modelagem da relação existente entre os picos sazonais. Os resultados obtidos mostram que, para períodos de retorno superiores a 50 anos, o método tradicional leva a superestimação de quantis de cheias quando comparados com as estimativas produzidas pelo método das cópulas, que é uma representação mais adequada num contexto de analise sazonal. A aplicação da metodologia proposta para prever a distribuição do máximo sazonal de inverno, condicional ao máximo observado no período anterior, mostrou-se como uma ferramenta promissora para gerenciamento do risco de cheia nesse período, particularmente por propiciar a implementação de sistemas de aviso de cheias.