Adequação de metodologias para determinação de SCS / CN em uma bacia hidrográfica com características do bioma Pampa

  • Zandra Almeida da Cunha Centro de Desenvolvimento Tecnológico. Universidade Federal de Pelotas (UFPel), Rua Gomes Carneiro, n° 1, CEP: 96010-610, Pelotas, RS, Brazil.
  • Samuel Beskow Centro de Desenvolvimento Tecnológico. Universidade Federal de Pelotas (UFPel), Rua Gomes Carneiro, n° 1, CEP: 96010-610, Pelotas, RS, Brazil.
  • Maíra Martim de Moura Centro de Desenvolvimento Tecnológico. Universidade Federal de Pelotas (UFPel), Rua Gomes Carneiro, n° 1, CEP: 96010-610, Pelotas, RS, Brazil.
  • Tamara Leitzke Caldeira Beskow Centro de Desenvolvimento Tecnológico. Universidade Federal de Pelotas (UFPel), Rua Gomes Carneiro, n° 1, CEP: 96010-610, Pelotas, RS, Brazil.
  • Carlos Rogério de Mello Departamento de Recursos Hídricos. Universidade Federal de Lavras (UFLA), Aquenta Sol, s/n, CEP: 37200-900, Lavras, MG, Brazil.
Palavras-chave: chuva efetiva, eventos extremos, modelagem hidrológica

Resumo

O Modelo do Número da Curva do Serviço de Conservação do Solo é um modelo conceitual destinado a estimar a precipitação efetiva (ER). Esse modelo está embasado em um parâmetro - denominado Curve Number (CN), que é determinado a partir de informações sobre as características da bacia hidrográfica. O Método Padrão (M1) para determinar o CN é baseado em tabelas de solo e uso da terra, no entanto, alguns autores propuseram metodologias alternativas para definir o valor de CN de eventos monitorados de chuva-escoamento, como aqueles descritos por Hawkins (1993) (M2), Soulis e Valiantzas (2012) (M3) e Soulis e Valiantzas (2013) (M4). O objetivo deste trabalho foi avaliar o impacto da utilização desses métodos para determinação do parâmetro CN na estimativa da ER, tomando como referência quarenta eventos pluviométricos monitorados entre 2015 e 2018 na bacia do rio Cadeia, que possui características de Bioma Pampa. Os diferentes métodos avaliados para definição do parâmetro CN resultaram em desempenhos contrastantes no que diz respeito à estimativa de ER para CRW, como os seguintes achados: i) M1 deu valores de ER com pouca confiabilidade, principalmente devido à classificação das classes de teor de umidade antecedentes; ii) M3 apresentou os melhores resultados na determinação de ER, seguido de M2; e iii) os valores de ER estimados de acordo com o M4 diferiram dos observados, principalmente para eventos com menores profundidades de chuva.


Publicado
02/07/2021
Seção
Artigos