Previsão estocástica de nível fluviométrico para cidade de Marabá-PA: método de Box-Jenkins


Autoria(s): CÂMARA, Renata Kelen Cardoso
Contribuinte(s)

ROCHA, Edson José Paulino da

QUEIROZ, Joaquim Carlos Barbosa

Data(s)

31/08/2015

31/08/2015

2012

30/04/2012

Resumo

O Município de Marabá- PA, situado na região Amazônica, sudeste do Estado do Pará, sofre anualmente com eventos de enchentes, ocasionados pelo aumento periódico do rio Tocantins e pela situação de vulnerabilidade da população que reside em áreas de risco. A defesa civil estadual e municipal anualmente planeja e prepara equipes para ações de defesa no município. Nesta fase o monitoramento e previsão de eventos de enchentes são importantes. Portanto, com o objetivo de diminuir erros nas previsões hidrológicas para o Município de Marabá, desenvolveu-se um modelo estocástico para previsão de nível do rio Tocantins, baseado na metodologia de Box e Jenkins. Utilizou os dados de níveis diários observados nas estações hidrológicas de Marabá e Carolina e Conceição do Araguaia da Agência Nacional de Águas (ANA), do período de 01/12/ 2008 a 31/03/2011. Efetuou-se o ajustamento de três modelos (M<sub>t</sub>, N<sub>t</sub> e Y<sub>t</sub>), através de diferentes aplicativos estatísticos: o SAS e o Gretl, usando diferentes interpretações do comportamento das séries para gerar as equações dos modelos. A principal diferença entre os aplicativos é que no SAS usa o modelo de função de transferência na modelagem. Realizou-se uma classificação da variabilidade do nível do rio, através da técnica dos Quantis para o período de 1972 a 2011, examinando-se apenas as categorizações de níveis ACIMA e MUITO ACIMA do normal. Para análise de impactos socioeconômicos foram usados os dados das ações da Defesa Civil Estado do Pará nas cheias de 2009 e 2011. Os resultados mostraram que o número de eventos de cheias com níveis MUITO ACIMA do normal, geralmente, podem estar associados a eventos de La Niña. Outro resultado importante: os modelos gerados simularam muito bem o nível do rio para o período de sete dias (01/04/2011 a 07/04/2011). O modelo multivariado N<sub>t</sub> (com pequenos erros) representou o comportamento da série original, subestimando os valores reais nos dias 3, 4 e 5 de abril de 2011, com erro máximo de 0,28 no dia 4. O modelo univariado (Y<sub>t</sub>) teve bons resultados nas simulações com erros absolutos em torno de 0,12 m. O modelo com menor erro absoluto (0,08m) para o mesmo período foi o modelo M<sub>t</sub>, desenvolvido pelo aplicativo SAS, que interpreta a série original como sendo não linear e não estacionária. A análise quantitativa dos impactos fluviométricos, ocorridos nas enchentes de 2009 e 2011 na cidade de Marabá, revelou em média que mais de 4 mil famílias sofrem com estes eventos, implicado em gastos financeiros elevados. Logo, conclui-se que os modelos de previsão de níveis são importantes ferramentas que a Defesa Civil, utiliza no planejamento e preparo de ações preventivas para o município de Marabá.

ABSTRACT: Marabá-PA city, located in the Amazon region, Southeast of Pará State, suffer annually with flood events, caused by periodic increase of Tocantins River and vulnerability of the population living in risk areas. State and municipal civil defense plans and annually prepare teams for actions to defend the city. At this stage the monitoring and prediction of flood events are importants. Therefore, in order to reduce errors in hydrological forecasts for Marabá city, developed a stochastic model to predict the level of Tocantins River, based on the methodology of Box and Jenkins. Used data from daily levels observed in the hydrological stations of National Water Agency (ANA) at Marabá, Carolina and Conceição do Araguaia, from 01/12/2008 to 31/03/2011. We conducted the adjustment of three models (M<sub>t</sub>, N<sub>t</sub> e Y<sub>t</sub>), using different statistical applications: SAS and Gretl, using different interpretations of the behavior of the series to generate models equations. The main difference between the applications is that the SAS uses the model of transfer function modeling. There was a sort of variable water level, through the technique of quantiles for the period 1972 to 2011, examining only levels categorizations and MUCH ABOVE ABOVE normal. For analysis of socioeconomic impacts were used the data of the shares of Civil Defense State of Pará in the floods of 2009 and 2011. The results showed that the number of events filled with much higher levels than normal, generally, may be associated with La Niña events. Another important result: generated models represented well the level of the river for seven days (from 04/01/2011 to 04/07/2011). The multivariate model N<sub>t</sub> (with small errors) represented the behavior of original series, underestimating the real values on days 3, 4 and 5 April 2011, with a maximum error of 0.28 on day 4. The univariate model (Y<sub>t</sub>) had good results in simulations with absolute errors of around 0.12 m. The model with the lowest absolute error (0.08 m) for the same period was the model M<sub>t</sub>, application developed by SAS, who plays the original series as nonlinear and non stationary. Quantitative analysis of the impacts fluviometric, floods occurred in 2009 and 2011 at Marabá city, revealed that on average more than 4000 families suffer from these events, implicated in high financial costs. Therefore, concludes that the levels forecast models are important tools that the Civil Defense, uses in the planning and preparation of preventive actions for the city of Marabá.

Identificador

CÂMARA, Renata Kelen Cardoso. Previsão estocástica de nível fluviométrico para cidade de Marabá-PA: método de Box-Jenkins. 2012. 119 f. Dissertação (Mestrado) - Universidade Federal do Pará, Museu Paraense Emílio Goeldi, Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária, Belém, 2012. Programa de Pós-Graduação em Ciências Ambientais.

http://repositorio.ufpa.br/jspui/handle/2011/6854

Idioma(s)

por

Palavras-Chave #Hidrologia #Modelagem hidrológica #Enchente #Rio Tocantins - PA #Marabá - PA #Pará - Estado #Amazônia Brasileira
Tipo

masterThesis