Banca de QUALIFICAÇÃO: JOÃO MARIA DE ANDRADE

Uma banca de QUALIFICAÇÃO de DOUTORADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: JOÃO MARIA DE ANDRADE
DATA : 13/02/2023
LOCAL: Pós-Graduação Engenharia Civil
TÍTULO:

Estudos Hidrológicos Com Base Em Grandes Amostras: Contribuições Para Aplicações Em Bacias Hidrográficas No Brasil

PALAVRAS-CHAVES:

CHIRPS, IMERG, sensoriamento remoto, precipitação, vazão, machine learning, reanálise.

PÁGINAS: 96
RESUMO:

A escassez de água é um grande problema no mundo atual de 8 bilhões de pessoas, e informações sobre a quantidade de água disponível e previsões de vazão precisas podem ajudar os tomadores de decisão e de políticas a desenvolver e implementar medidas de gestão e gerenciamento dos recursos hídricos. No entanto, a falta de dados hidrometeorológicos como por exemplo a escassez de registros de fluxo de água é um problema universal na hidrologia. No Brasil, o quinto maior país do mundo, a escassa alocação de recursos para o monitoramento hidrometeorológico, incluindo precipitação, cria dificuldades tornando-se um grande desafio para gestão e gerenciamento dos recursos hídricos.  O sensoriamento remoto oferece uma boa oportunidade para medição de variáveis do fluxo hidrológico, como precipitação. Além disso, a hidrologia de grandes amostras (HGA) que faz uso de vastos conjuntos de bacias hidrográficas permite obter conclusões robustas sobre processos e modelos hidrológicos e auxiliam os modelos baseados em dados e abordagens de aprendizado profundo, que ganharam recentemente atenção significativa na hidrologia. No entanto, no Brasil, ainda existem lacunas de estudos hidrológicos com grandes amostras. Diante disto, essa tese se propõe a aperfeiçoar o monitoramento hidrometeorológico da vazão e precipitação das bacias brasileiras utilizando dados de sensoriamento remoto e reanálise de precipitação, modelagem hidrológica e técnicas de machine learning. Os resultados preliminares indicam que o CHIRP, IMERG e TRMM podem ser considerados comparativamente superiores aos produtos TerraClimate e ERA5-Land que tiveram o pior desempenho, com viés de subestimação na estimativa de precipitação. Além disso, os resultados sugerem que o desempenho dos produtos de satélite depende das características de cada bioma e do sistema de precipitação. Nas simulações hidrológicas utilizando um modelo conceitual GR4J para 714 bacias hidrográficas brasileiras, o CHIRPS e IMERG mostram bom desempenho, enquanto os produtos ERA5 e PERSIANN apresentam desempenho inferior. As bacias hidrográficas situadas nas regiões hidrográficas com alta densidade de reservatório (Atlântico Nordeste Ocidental), apresentam as piores métricas.

MEMBROS DA BANCA:
Presidente - 2726911 - ANDERSON LUIZ RIBEIRO DE PAIVA
Externo à Instituição - RODOLFO LUIZ BEZERRA NOBREGA
Externo à Instituição - ROMULO AUGUSTO JUCA OLIVEIRA