Um dos principais desafios enfrentados pela modelagem hidrológica é a calibração eficiente dos parâmetros do modelo. O objetivo deste estudo foi testar um método hierárquico de calibração do modelo Soil and Water Assessment Tool (SWAT) considerando variações do clima e de uso do solo. A área de estudo foi a bacia hidrográfica do Rio Negrinho, localizada em Santa Catarina. A calibração do modelo foi feita usando o algoritmo Sequential Uncertainty Fitting (SUFI2), utilizando testes de crescente complexidade. Primeiramente a série de vazões observadas foi dividida em períodos distintos de calibração e validação (Split Sample Test) sendo que os resultados obtidos para o intervalo mensal foram considerados aceitáveis com um coeficiente de Nash-Sutcliffe (NSE) ≥0,5 e Pbias≤±25%. Na análise de cada ano separadamente (Differential Split-Sample Test) a calibração e validação dos anos úmidos (2008 a 2012) foi mais eficiente que dos anos secos (2003 a 2007). No processo de validação do modelo para uma bacia com uso do solo semelhante (Proxy-Catchment Test), o modelo não foi eficiente para o ajuste dos picos de vazões (NSE de 0,0), porém, houve uma compensação dos volumes na estimativa do balanço hídrico (Pbias de 0,1%). Os resultados indicam que a eficiência do modelo SWAT depende da escala espacial e do período de calibração. Para simulação de cenários climáticos e de mudanças de uso do solo o modelo deve ser calibrado e validado usando dados espacialmente bem distribuídos e uma série de vazões suficientemente representativa em relação aos períodos secos e úmidos.
The spatial and temporal scale of rainfall datasets is crucial in modeling hydrological processes. Recently, open-access satellite precipitation products with improved resolution have evolved as a potential alternative to sparsely distributed ground-based observations, which sometimes fail to capture the spatial variability of rainfall. However, the reliability and accuracy of the satellite precipitation products in simulating streamflow need to be verified. In this context, the objective of the current study is to assess the performance of three rainfall datasets in the prediction of daily and monthly streamflow using Soil and Water Assessment Tool (SWAT). We used rainfall data from three different sources: Climate Hazards Group InfraRed Rainfall with Station data (CHIRPS), Climate Forecast System Reanalysis (CFSR) and observed rain gauge data. Daily and monthly rainfall measurements from CHIRPS and CFSR were validated using widely accepted statistical measures, namely, correlation coefficient (CC), root mean squared error (RMSE), probability of detection (POD), false alarm ratio (FAR), and critical success index (CSI). The results showed that CHIRPS was in better agreement with ground-based rainfall at daily and monthly scale, with high rainfall detection ability, in comparison with the CFSR product. Streamflow prediction across multiple watersheds was also evaluated using Kling-Gupta Efficiency (KGE), Nash-Sutcliffe Efficiency (NSE) and Percent BIAS (PBIAS). Irrespective of the climatic characteristics, the hydrologic simulations of CHIRPS showed better agreement with the observed at the monthly scale with the majority of the NSE values ranging between 0.40 and 0.78, and KGE values ranging between 0.62 and 0.82. Overall, CHIRPS outperformed the CFSR rainfall product in driving SWAT for streamflow simulations across the multiple watersheds selected for the study. The results from the current study demonstrate the potential of CHIRPS as an alternate open access rainfall input to the hydrologic model.
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