Monitoramento e modelagem do processo chuva-vazão de uma pequena bacia florestal com ênfase em interceptação

Abstract

O presente trabalho investigou o processo chuva-vazão da bacia do Rio Saci através de monitoramento e modelagem hidrológica, com ênfase no processo de interceptação. Essa bacia tem 10,2 ha, sendo que 8,7 ha são compostos de pinus e o restante mata nativa. A interceptação foi estimada através da medição de precipitação total, precipitação interna e escoamento de tronco. Foram obtidos dados com resolução temporal de 10 min com início no dia 23/08/2008 e final no dia 17/11/2008. Uma série de vazão de mesmo tamanho foi medida através do uso de um vertedor acoplado a uma calha parshall e com um sensor de nível ligado a um datalogger. A evapotranspiração potencial para o período foi calculada com o modelo de Penman modificado usando dados do INMET. O modelo de Rutter esparso e o Tank Model com 4 tanques foram utilizados para modelagem do processo chuva-vazão. O método GLUE foi utilizado para análise de incerteza e sensibilidade dos modelos. A evapotranspiração potencial máxima calculada foi de 0,11 mm/10 min e mínima de 0,01 mm/10 min. A precipitação total medida foi de 665 mm e a precipitação interna, escoamento de tronco e perda por interceptação corresponderam a 71,2%, 7,4% e 21,4% da precipitação total, respectivamente. O modelo de Rutter esparso mostrou-se satisfatório para simulação da interceptação e apresentou maior sensibilidade aos parâmetros de armazenamento e a proporção de água desviada de copa para tronco. A série de vazão monitorada foi dividida em três outras sub-séries: Série 1 (seca), Série 2 (transição) e Série 3 (úmida). O Tank Model usando precipitação total (Tank Pg), precipitação líquida e o Tank Model com modelo de Rutter esparso acoplado foi aplicado nas três séries. Todos os modelos mostraram-se com resultados semelhantes nas Série 2 e 3. Porém, a calibração do Tank Pg com precipitação total na fase seca foi muito inferior aos demais, mostrando a importância da interceptação nesse caso.

This work investigated the rainfall-runoff process of the Saci River catchment through hydrological monitoring and modeling, emphasizing the interception aspects of it. This catchment area is approximately 10.2 ha, in which around 8.7 ha are Pinus sp. afforestment while 1.5 ha is considered to be native forest. Rainfall interception was estimated indirectly by measuring gross rainfall, throughfall and stemflow. A series of data starting from the 23/08/2008 to the 17/11/2008 with 10 min time resolution was obtained. A discharge time series of the same length temporal resolution as rainfall was measured by using a Parshall flume coupled with a weir system and with a water level gauge connected to a datalogger. Potential evapotranspiration was calculated for the same period using the modified Penman method and INMET data. Rainfall interception and rainfall-runoff process was simulated with the Sparse Rutter Model and with the Tank Model, respectively. The GLUE method was used for uncertainty and sensitivity analysis of both models. The maximum potential evapotranspiration calculated was 0.11 mm/10 min and the minimum was 0.01 mm/10 min. The total amount of gross rainfall measured was 665 mm and throughfall, stemflow and interception corresponded to 71.2%, 7.4% and 21.4% of gross rainfall, respectively. The Sparse Rutter Model showed satisfactory results in simulating interception and greater sensitivity to the storage and to the drainage partitioning coefficient parameters. The discharge series was subdivided in three other series: Series 1 (dry), Series 2, (transition) and Series 3 (humid). The Tank Model with gross rainfall input (Tank Pg), the Tank Model with net rainfall input and the Tank Model coupled with the Sparse Rutter Model were applied in all those discharge series. All models showed similar results when applied to Series 1 and 2. However, the simulation results using Tank Pg in the dry series was inferior to the other models. This shows that interception plays a major role for rainfall-runoff simulation especially in dry climate conditions.