Vazão de projeto de barragens sob condições não estacionárias

Abstract

Tendências crescentes nas estatísticas de vazões dos rios têm sido detectadas em séries temporais no Brasil e no mundo. Devido as tendências, especialmente nas vazões máximas, há preocupação de que estruturas hidráulicas, como barragens, possam estar com sua segurança comprometida. Sendo assim, o objetivo deste estudo é estimar a vazão de projeto de uma série temporal não estacionaria para baixa probabilidades (TR milenar), comparando seu valor com a vazão de projeto do vertedouro da barragem existente. A determinação de uma variável para baixa probabilidades, como a vazão de projeto, utiliza métodos com diversas aplicações nas ciências ambientais, como mapas de inundação e curvas intensidade, duração e frequência. Este estudo foi aplicado na estação fluviométrica Abelardo Luz. A barragem analisada foi a PCH Ludesa, localizada no Estado de Santa Catarina. Doze séries temporais de máximos diários anuais foram construídas, variando o ano hidrológico. Os testes estatísticos Mann-Kendall e Pettit foram aplicados para avaliar a estacionariedade. Aplicou-se as distribuições GEV e Gumbel para estimar a vazão de projeto teórica, comparando-a com a vazão de projeto real. Os resultados indicam que as séries temporais geradas são não estacionárias, com pontos de mudança detectados. O modelo GEV se adequou melhor as séries temporais, com parâmetro forma positivo. Em relação a vazão de projeto, dependendo do modelo considerado, o fator de segurança dessa barragem apresentou redução. Percebeu-se também que a qualidade dos dados, bem como seu comprimento, são fatores decisivos para estimar a vazão de projeto com menor grau de incerteza. Dams design flow estimation using non-stationary time series A B S T R A C TIncreasing trends in streamflow statistics have been detected in time series in Brazil and worldwide. Due to trends, especially at maximum streamflow, there is concern that hydraulic structures, such as dams, may have their safety compromised. Therefore, the objective of this study is to estimate the design flow of a non-stationary time series for low probabilities (millennial TR), comparing its value with the design flow of the existing dam spillway. The determination of a variable for low probabilities, such as the project flow, uses methods with several applications in environmental sciences, such as flood maps and intensity, duration, and frequency curves. This study was applied at the gauging station Abelardo Luz and PCH Ludesa dam, located in the state of Santa Catarina. Twelve time series of annual maximum daily streamflow were built, varying the hydrological year. Mann-Kendall and Pettit statistical tests were applied to assess stationarity. The GEV and Gumbel distributions were applied to estimate the theoretical design flow, comparing it with the actual design flow. The results indicate that the time series generated are non-stationary, with change-points detected. The GEV model was better suited to the time series, with a positive shape parameter. In relation to the project flow, depending on the model considered, the safety factor of this dam decreased. It was also noticed that the quality of the data, as well as its length, are decisive factors for estimating the design flow with a lower degree of uncertainty.Keywords: Dam safety, design flow, stationarity, maximum streamflow time series.

Analysis of hydrological extremes in the Guaíba hydrographic region: an application of extreme values theory

“…Climate change risk assessment studies also benefit from the use of statistical tools. In this context, some studies have analyzed extreme daily rainfall (e.g., Rupa and Mujumdar, 2017;Medeiros et al, 2019;Affonso et al, 2020), while others have focused their analysis on flow series (Yonus and Hassan, 2019;Isensee et al, 2021). Blöschl et al (2019) point out the variability of extreme events as a prominent theme among the open problems, due to the difficulty of being precisely understood temporally and spatially, in addition to the magnitude of the impacts resulting from these events.…”