Desenvolveu-se este trabalho com o objetivo de analisar a variabilidade espacial da erosividade no Estado do Rio de Janeiro, por meio de análise geoestatística. Os índices de erosividade médios anuais EI30, definidos pelo produto da energia cinética da chuva e sua intensidade máxima em 30 min e KE>25 (definidos como a energia cinética das chuvas com intensidades superiores a 25 mm h-1) foram calculados a partir de dados pluviográficos de 36 estações, enquanto, para outras 57 estações, os mesmos índices foram estimados por meio de equações de regressão, totalizando 93 pontos de amostragem. O modelo matemático ajustado ao semivariograma experimental, para ambos os índices, foi o exponencial. A partir dos parâmetros dos modelos ajustados, foi possível gerar mapas de erosividade pelo método da krigagem, que apresenta vantagens em relação aos métodos convencionais. Além disso, também foram gerados mapas de variância de krigagem. Os maiores valores de erosividade foram observados nas regiões Serrana e da Baía da Ilha Grande, enquanto os menores valores foram observados nas regiões norte e noroeste do Estado. As maiores variâncias de krigagem foram observadas nas regiões Litorânea e Norte, que são as que apresentam menores densidades de amostragem.
Desenvolveu-se este trabalho com o objetivo de determinar os diferentes padrões de chuvas erosivas naturais, calcular os índices de erosividade EI30 e KE > 25 e ajustá-los aos dados mensais de precipitação para as regiões de Seropédica e Nova Friburgo, RJ. Com os resultados obtidos conclui-se que o padrão de chuva avançado é o de maior ocorrência para as duas regiões, correspondendo a 61 e 58% do número total das chuvas analisadas seguido, respectivamente, pelos padrões intermediário, com 24 e 24%, e atrasado, com 15 e 18%; os valores médios anuais de EI30 foram de 5.472,5 e de 5.431,2 MJ mm ha-1 h-1, para Seropédica e Nova Friburgo, respectivamente, enquanto os valores médios anuais de K E> 25 foram, respectivamente, de 76,8 e 83,5 MJ ha-1.
Com este trabalho, objetivou-se avaliar o diâmetro médio de gotas, a intensidade de precipitação e a uniformidade de distribuição de um simulador de chuvas, para diferentes combinações de diâmetro de bico e pressão de serviço. Após ter sido realizado o teste de diâmetro médio de gotas, foi utilizado um programa computacional, para se avaliar a relação entre a energia cinética da chuva simulada pelo equipamento e a energia da chuva natural; além disso, realizaram-se, também, testes de intensidade de precipitação e uniformidade de distribuição. Os resultados mostraram que a relação da energia cinética da chuva produzida pelo simulador e a energia cinética da chuva natural, apresentou valores acima de 75% quando foi utilizado o bico VeeJet 80.150, para todas as pressões e intensidade de precipitação estudadas e que maiores coeficientes de uniformidade foram encontrados quando os bicos foram submetidos a maiores pressões de serviço.
Este trabalho foi desenvolvido com o objetivo de se estimar as perdas de solo e água em um Argissolo Vermelho Amarelo, utilizando-se um simulador de chuvas pendular. Para testes com 35 min de duração, o simulador foi regulado adequadamente, a fim de aplicar chuvas com cinco diferentes valores de energia cinética (138, 184, 229, 275 e 321 J m-2) correspondendo às intensidades de 30, 40, 50, 60 e 70 mm h-1, respectivamente. Com os resultados obtidos, pôde-se ajustar equações de regressão entre as perdas de solo e de água, e o tempo de precipitação. Utilizando-se as equações ajustadas, obtiveram-se valores de perda que variaram de 2,83 a 26,82 g m-2 (solo) e de 0,00209 a 0,01370 m³ m-2 (água) quando a energia cinética da chuva variou de 138 para 321 J m-2, respectivamente. Comparando-se os valores simulados com os dados de campo, verificaram-se variações máximas de 3,4 e 5,7%, para as perdas de solo e água, respectivamente.
RESUMOO modelo de Green-Ampt-Mein-Larson (GAML) é um dos mais empregados na modelagem da infiltração; entretanto, alguns de seus parâmetros não condizem com a situação real do processo de infiltração da água no solo. Assim, o presente trabalho teve como objetivo avaliar o desempenho do modelo de GAML, testando diferentes combinações de metodologias de obtenção dos parâmetros de entrada. Os ensaios foram realizados em um Cambissolo Háplico Tb Distrófico Podzólico, com utilização de simulador de chuvas, em solo com e sem cobertura. Realizaram-se simulações baseadas na combinação de duas metodologias para a determinação da umidade na zona de transmissão ( t ); duas para condutividade hidráulica na zona de transmissão (Kt) e três para o potencial matricial na frente de umedecimento ( f ). O modelo GAML com seus parâmetros originais não obteve bom desempenho, superestimando os valores de taxa de infiltração (Ti) e infiltração acumulada (I). As combinações em que se utilizaram valores de f calculados pela equação de Risse et al. (1995) ABSTRACTAmong the several equations that are proposed for simulation of infiltration, the Green-Ampt-Mein-Larson (GAML) model is one of the most used in hydrological studies as it is based on physical processes that occur in the soil during infiltration. However, some of its parameters do not match the real situation of the process of water infiltration in the soil. Thus, the objective of this work was to evaluate the performance of the GAML model, testing different methodologies for obtaining its parameters. The trials were carried out in a Podzol Tb Distrophic Haplic Cambisol, using a rain simulator, under field conditions, with and without mulch. Simulations were performed based on the combination of two methodologies for determination of soil water content in the transmission zone (t), two for hydraulic conductivity in the transmission zone (Kt) and three for the matric suction at the wetting front ( f ). The GAML model with its original parameters did not achieve good performance, overestimating the values of infiltration rate (Ti) and accumulated infiltration (I). Combinations using f values calculated by the equation of Risse et al. (1995) underestimated the whole time the values of Ti and I, under all surface conditions. The combination K 0 , s and Cecílio (2005) equation showed the best results.
MODELAGEM E PREVISÃO DE VAZÕES MÉDIAS MENSAIS DO RIO JUCU, ES, UTILIZANDO O MODELO SARIMA MICHEL TRARBACH BLEIDORN1; WANDERSON DE PAULA PINTO2; EDILSON SARTER BRAUN3; GEMAEL BARBOSA LIMA4 E CLAUDINEI ANTONIO MONTEBELLER5 1Pós-graduando em Certificação Ambiental e Consultoria pela Faculdade de Venda Nova do Imigrante (FAVENI), Av. Ângelo Altoé – nº 888 – Santa Cruz, Venda Nova do Imigrante/ES/Brasil, CEP: 29375-000, michelbleidorn@gmail.com; 2Departamento de Ciências Ambientais, Faculdade da Região Serrana (FARESE), Rua Jequitibá – nº 121- Centro, Santa Maria de Jetibá/ES/Brasil, CEP: 29645-000, wandersondpp@gmail.com; 3Mestrando em Meio Ambiente e Recursos Hídricos do Programa de Pós-Graduação em Ciências Florestais, Universidade Federal do Espírito Santo (UFES), Av. Governador Lidemberg – nº 316 – Centro, Jerônimo Monteiro/ES/Brasil, CEP: 29550-000, edilsonsarter@gmail.com; 4Departamento de Ciências Ambientais, Faculdade da Região Serrana (FARESE), Rua Jequitibá – nº 121- Centro, Santa Maria de Jetibá/ES/Brasil, CEP: 29645-000, gemaelbl@yahoo.com.br; 5Instituto Capixaba de Pesquisa, Assistência Técnica e Extensão Rural (INCAPER), BR 101 – km 151 – Bebedouro, Linhares/ES/Brasil, CEP: 29703-900, cmontebeller@yahoo.com.br. 1 RESUMO O presente estudo teve por objetivo modelar e realizar estudo de previsão de uma série temporal de vazões médias mensais do rio Jucu, ES. A metodologia aplicada baseou-se na proposta por Box e Jenkins. O modelo a ser considerado é o SARIMA, por incluir a característica de sazonalidade. A identificação da sazonalidade foi realizada através da análise espectral, e sua comprovação estatística pelo teste G de Fisher. A identificação da ordem dos modelos foi feita através da análise gráfica dos correlogramas. Dentre os modelos candidatos, foram selecionados aqueles que obtiveram os menores valores dos critérios de informação. O modelo escolhido foi o SARIMA (1,0,0)(5,1,0)12, que obteve um bom ajuste à série em estudo. O referido modelo foi utilizado para realizar previsões de vazões médias mensais para 12 meses à frente. O modelo ajustado se mostrou adequado para realizar previsões. Os valores previstos estão em divergência dos observados, enfatizando uma crise hídrica sem precedente na série temporal considerada. Os resultados deste estudo podem ser utilizados pelos gestores e utilizadores deste curso hídrico, por apresentar características importantes, tais como períodos de cheias e de escassez. Ressalta-se que esses modelos podem ser melhorados ao considerar variáveis explicativas como precipitação, conhecido como modelos SARIMAX. Palavras-chave: Recursos Hídricos, Modelagem Hidrológica, SARIMA. BLEIDORN, M.T.; PINTO, W.P.; BRAUN, E.S.; LIMA, G.B.; MONTEBELLER, C.A. MODELLING AND PREVISION OF MONTHLY MEAN FLOW OF JUCU RIVER, ES, USING SARIMA MODEL 2 ABSTRACT This study aimed at modeling and performing a prediction study of a series of monthly mean flows of Jucu River, ES. The applied methodology was based on the proposal by Box and Jenkins. The model to be considered is SARIMA, because it includes the characteristic of seasonality. Seasonality identification was made through spectral analysis, and its statistical verification by Fisher G test. The identification of the order of the models was done through graphic analysis of the correlogram. Among the candidate models, those that obtained the lowest values of the information criteria were selected. The model chosen was SARIMA (1,0,0) (5,1,0)12, which presented a good fit to the series under study. This model was used to forecast monthly average flows for 12 months ahead. The adjusted model was adequate for forecasting. The predicted values differed from those observed, emphasizing an unprecedented water crisis in the time series considered. The results of this study can be used by managers and users of this watercourse, as they present important characteristics such as flood and scarcity periods. It is considered that these models can be improved by considering explanatory variables such as precipitation, known as SARIMAX models. Keywords: Water resources, Hydrological Modelling, SARIMA.
This research aimed to evaluate the impacts of maximum rainfall in watershed of the Rio Doce in the probability of flooding alertflow in the municipality of Colatina, ES, Brazil, using Logit model. To this, it were considered the rainfall stations of the locationsof Aimorés, Tumiritinga, Conselheiro Pena and Resplendor in the Minas Gerais state and Baixo Guandu, Itaguaçu, Itarana andColatina in the state of Espírito Santo, beyond fluviometric station in Colatina municipality, during the period from 01/01/1986to 31/12/2014. The results of the logistic regression model shown significant impacts of the maximums rainfall in Tumiritinga,Aimorés, Baixo Guandu and Colatina in the probability of occurrence of episodes of flood warning in Colatina, ES. Moreover, itwas observed that in periods with higher volumes of rain (spring and summer), the chance of occurrence of a warning flow eventin Colatina increased significantly. Lastly, it is hoped that this article can support actions aimed at flood control.
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