Custo da Incerteza na Macrodrenagem Urbana I: Determinação dos Parâmetros mais Sensíveis na Modelagem de Macrodrenagem Urbana

Abstract

Numa série de dois artigos mostra-se como a inexistência de dados hidrológicos, ou a pobre qualidade dos mesmos, têm como conseqüência redes de macrodrenagem urbana mal dimensionadas, resultando em grandes custos de investimento para a sociedade. Estes custos poderiam ser economizados com o correto dimensionamento. Neste primeiro artigo é analisada a forma em que as incertezas na determinação dos parâmetros de algumas das metodologias usadas nos projetos de redes de macrodrenagem urbana influem sobre a vazão e custo da rede de drenagem. A análise da incerteza foi realizada através da análise de sensibilidade das metodologias estudadas, escolhidas dentre as mais comuns em estudos de macrodrenagem urbana quando existe escassez de dados. O estudo foi aplicado numa bacia da cidade de Porto Alegre que apresenta condições típicas de bacias urbanas brasileiras. A partir dos resultados obtidos no trabalho pode-se concluir que há baixa sensibilidade das metodologias analisadas a erros na estimativa do tempo de concentração e posição do pico da chuva, e por outro lado, há alta sensibilidade ao parâmetro CN e à escolha da relação IDF para o cálculo do hidrograma de projeto.

Simulação Hidrodinâmica 1D de Inundações em Sistema de Drenagem Urbana

“…Normalmente esses modelos utilizam as equações de Saint Venant em sua forma completa, e são chamados hidrodinâmicos. Embora outras formulações mais simples (onda cinemática ou difusão) sejam passíveis de utilização, alguns fenômenos que ocorrem em redes de condutos sob condições críticas, como inversões de fluxo, efeitos de jusante, mudança de regime e escoamento sob pressão, somente podem ser contemplados com a utilização dos modelos hidrodinâmicos (Villanueva, 2003).…”

“…A prática comum, na maioria dos trabalhos, é a avaliação dos resultados com base na simulação de eventos de projeto, em conjunto com alguma informação qualitativa adicional (áreas que alagam com freqüência, por exemplo). Isso se deve em grande parte a escassez de dados de monitoramento em áreas urbanas, o que torna rara a comparação entre variáveis observadas e simuladas por modelos (Villanueva, 2003). Assim, faz-se importante a avaliação desse tipo de modelagem com dados observados.…”