An Improved I a S Relation Incorporating Antecedent Moisture in SCS-CN Methodology

Mishra, Sumeet; Sahu, Ram Kumar; Eldho, T. I.; Jain, Manoj

doi:10.1007/s11269-005-9000-4

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“…O modelo hidrológico semi-conceitual desenvolvido foi baseado nos modelos CN-SCS, modificado por Mishra et al (2006), e MGB-IPH (Collishonn et al, 2007), operando com formulação semi-distribuída e intervalo de simulação diário. O balanço hídrico considerado é o seguinte: em que A t+1 é o armazenamento de água no solo no tempo t+1; A t é o armazenamento no tempo anterior t; P é a precipitação, descontada a interceptação; D SUP é a lâmina de escoamento superficial direto; D SS é a lâmina de escoamento subsuperficial; D B é a lâmina de escoamento base ou subterrâneo e ET é a evapotranspiração e t é o intervalo ou passo de simulação.…”

Section: Descrição Do Modelo Hidrológicounclassified

“…A estrutura de escoamento superficial direto foi desenvolvida com base no Método Curva-Número (CN-SCS), adaptado por Mishra et al (2006), os quais aperfeiçoaram a relação entre a abstração inicial (I a ) e o potencial de armazenamento de água no solo (S), incorporando a umidade antecedente (M), como função da precipitação acumulada nos últimos 5 dias (P 5 ); assim, a estimativa do deflúvio superficial direto pode ser obtida pela seqüência de equações:…”

Section: Descrição Do Modelo Hidrológicounclassified

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Modelagem hidrológica na bacia hidrográfica do Rio Aiuruoca, MG

Viola¹,

Mello²,

Acerbí³

et al. 2009

Rev. bras. eng. agríc. ambient.

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RESUMOA simulação do comportamento hidrológico de bacias hidrográficas consiste em uma das principais ferramentas na gestão dos recursos hídricos, devido à possibilidade de predição do regime fluvial. A bacia em estudo está localizada na região Alto Rio Grande, Sul de Minas Gerais, com área de drenagem de 2.094 km², constituindo uma das bacias fundamentais de drenagem para o reservatório da Usina Hidrelétrica de Camargos (UHE -Camargos/CEMIG). Neste contexto se objetivou desenvolver e aplicar um modelo hidrológico semi-conceitual, na forma semi-distribuída, para simular o comportamento hidrológico da bacia do Rio Aiuruoca, com apoio dos SIGs e sensoriamento remoto, disponibilizando uma ferramenta útil para o gerenciamento e planejamento dos recursos hídricos na região. Os resultados do coeficiente estatístico de Nash-Sutcliffe (C NS ) foram de 0,87 e 0,92 para as etapas de calibração e verificação, respectivamente, o que, de acordo com a classificação proposta para modelos hidrológicos de simulação, permite qualificá-lo para simulação do comportamento hidrológico na bacia hidrográfica do Rio Aiuruoca. Palavras-chave: hidrologia, escoamento, modelos hidrológicosHydrologic modeling in the Aiuruoca river basin, Minas Gerais State ABSTRACTThe hydrological simulation of watersheds is one of the most important tools for water resources management due to the possibility of flow regime prediction. The Aiuruoca river basin is located in the Alto Rio Grande Basin, southern Minas Gerais State, with 2,094 km 2 of drainage area, and is very important drainage basin into the Camargos Hydropower Plant Reservoir (UHE -Camargos/CEMIG). In this context, this work had the objective of developing and applying a semi-conceptual hydrologic model, in semi-distributed approach, for hydrologic simulation in the Aiuruoca river basin, based on GIS and Remote Sensing tools, thus creating an important tool for management and planning of water resources in the region. The Nash-Sutcliffe coefficients (C NS ), respectively, for calibration and validation periods, were 0.87 and 0.92, showing that the model is able to simulate the hydrologic impacts on the basin, predicting its condition for feeding of the Camargos Reservoir.

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Section: Descrição Do Modelo Hidrológicounclassified

Modelagem hidrológica na bacia hidrográfica do Rio Aiuruoca, MG

Viola¹,

Mello²,

Acerbí³

et al. 2009

Rev. bras. eng. agríc. ambient.

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“…Esses quatro eventos tiveram valores consideráveis de precipitação pluvial antecedente (condição AMC III, ou seja, solo úmido), acarretando superestimativa dos valores simulados do escoamento superficial, indicando que o modelo CN-SCS, para a condição AMC III, não mostrou calibração satisfatória. Isso pode ser justificado, de acordo com Mishra et al (2006), porque o modelo CN-SCS é dividido em apenas três classes de umidade (AMC I, AMC II e AMC III), o que muitas vezes dificulta sua utilização sob determinadas condições hidrológicas antecedentes. Essa situação significa que o modelo considera, por exemplo, a mesma influência de uma P5 (precipitação pluvial dos últimos cinco dias) de 60 mm e outra de 100 mm na umidade antecedente do solo, e, fisicamente, há importante diferença entre essas duas situações no tocante à geração de escoamento, dificultando um ajuste ideal do modelo.…”

Section: Resultsunclassified

“…Mishra et al (2006) relatam que essa boa adaptação do modelo se dá em virtude da inserção da umidade antecedente no cálculo da abstração inicial como uma função da precipitação pluvial antecedente e da retenção potencial máxima, tornando o modelo mais próximo da realidade física da gênese do escoamento, quando comparado ao modelo CN-SCS.…”

Section: Resultsunclassified

“…Mishra et al (2003Mishra et al ( , 2006 Por outro lado, apesar de sua maior variabilidade, conseguiu-se calibrar o parâmetro λ de forma adequada para o modelo CN-MMS, tanto com camada de solo fixada em 1.000 mm quanto com profundidade variável; na primeira situação, os valores de média e mediana foram de 0,136 e 0,06 e, na segunda, de 0,063 e 0,020, respectivamente. Os valores calibrados neste trabalho também diferem daquele tomado como referência, conforme discutido anteriormente, porém são semelhantes aos obtidos em trabalhos realizados por Mishra et al (2006) e Mello et al (2008), sendo o primeiro aplicando o modelo CN-MMS com dados de diversas bacias hidrográficas rurais norte-americanas, com área entre 0,17 e 71,99 ha, tendo os autores encontrado um ajuste considerado bom para λ, em que este parâmetro oscilou entre 0 e 0,21. No trabalho de Mello et al (2008), realizado em uma bacia hidrográfica predominantemente rural com área de 2.080 km 2 no Brasil e usando o mesmo modelo para estimativa da lâmina de escoamento superficial num modelo de simulação hidrológica, encontraram-se valores de λ entre 0,01 e 0,2.…”

Section: Resultsunclassified

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Estimativa do escoamento superficial em uma bacia hidrográfica com base em modelagem dinâmica e distribuída

Beskow¹,

Mello

Coelho

et al. 2009

Rev. Bras. Ciênc. Solo

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RESUMOA estimativa do escoamento superficial em bacias hidrográficas é de suma importância para conservação dos recursos naturais; entretanto, esse é um processo complexo e dinâmico, principalmente no contexto de sua variabilidade espacial. Dessa forma, torna-se adequada a aplicação dos Sistemas de Informações Geográficas (SIG) usando pequenas células de informação, pois assim é possível considerar o comportamento espacial das variáveis associadas à origem do escoamento superficial. Este trabalho teve como objetivo implementar os modelos hidrológicos Curva Número (CN-SCS) e Curva-Número Modificado (CN-MMS), com base na linguagem de programação do SIG PCRaster e em uma base de dados reduzida, de forma distribuída e dinâmica, com o intuito de estimar as lâminas de escoamento superficial geradas numa bacia hidrográfica de Latossolos, localizada no município de Nazareno, região dos Campos das Vertentes, Minas Gerais. Para aplicação do modelo CN-SCS foi preciso desenvolver um mapa com valores de CN no formato do PCRaster, enquanto para o modelo CN-MMS foram necessários os seguintes mapas: umidade volumétrica de saturação do solo, umidade volumétrica inicial do solo e profundidade de solo. Para simulação e avaliação de ambos os modelos, foram aplicados 18 eventos de chuva natural que provocaram escoamento superficial, durante o ano hidrológico 2004-2005, e suas respectivas lâminas de escoamento observadas. A análise do desempenho dos modelos foi feita aplicandose análise de sensibilidade baseada no erro médio e na Raiz do Erro Quadrático (REQ). Tendo-se como referência essas estatísticas de precisão, pôde-se constatar que o modelo CN-MMS apresentou melhor calibração quando comparado ao modelo CN-SCS, devido à consideração direta da umidade inicial do solo. Contudo, a

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Sources of uncertainty in the NRCS CN model: Recognition and solutions

Durán‐Barroso

González

Valdés

2017

Hydrological Processes

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The Natural Resources Conservation Service Curve Number model is one of the most recognizable procedures in the field of rainfall-run-off estimation. It has been widely applied for different purposes in hydrological models. In spite of its widespread use, some uncertainties have not even clarified and must be examined for its proper application. Particularly, choosing the most representative rainfall-run-off events, and the coefficient λ that relates the parameters of the model (curve number CN and initial abstraction I a ). In this research, an advanced analysis is developed to evaluate the influence of λ for a set of representative watersheds of the Agricultural Research Service of the United Stated Department of Agriculture. They are characterized by different soil properties, land uses, and climatic conditions. Finally, 2 novel methodologies for the selection of the most representative rainfall-run-off events and for the adaptation of coefficient λ are included, based on the pattern of rainfall distribution.

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An Improved I a S Relation Incorporating Antecedent Moisture in SCS-CN Methodology

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Modelagem hidrológica na bacia hidrográfica do Rio Aiuruoca, MG

Modelagem hidrológica na bacia hidrográfica do Rio Aiuruoca, MG

Estimativa do escoamento superficial em uma bacia hidrográfica com base em modelagem dinâmica e distribuída

Sources of uncertainty in the NRCS CN model: Recognition and solutions

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