Efeitos da espacialização de propriedades físicas nas respostas hidrológicas da bacia do rio Ibirapuitã, Rio Grande do Sul

O objetivo desta tese consistiu em avaliar a influência da espacialização de propriedades físicas de bacias hidrográficas, relacionadas à topografia, ao uso do solo, à litologia e à tectônica, e os efeitos na resposta hidrológica. Tais elementos foram desagregados em unidades de resposta hidrológica através de uma estrutura vetorial, com base em técnicas de sensoriamento remoto e sistemas de informação geográfica, que facilitou a modelagem, contemplando os processos hidrológicos verticais e laterais envolvidos. Diferentes níveis de agregação e desagregação espacial alicerçaram a aplicação do hidrograma de Clark para a transformação de chuva em vazão com base nos valores da precipitação efetiva, a partir da utilização do método curva número - CN. A bacia hidrográfica do Rio Ibirapuitã, localizada no Estado do Rio Grande do Sul, Brasil, com área de 5.976 km2, constituiu o estudo de caso, cuja espacialização envolveu um pixel de um km e a utilização do conceito de hidrotopos. As características geológicas evidenciaram a incidência de rochas vulcânicas basálticas (72%), arenitos (24%) e siltito-folhelho (4%), e lineamentos tectônicos, espacializados sob a forma de freqüência, com ocorrência de 47% para a classe forte, 35% para a classe média, 12% para a classe muito forte e o restante 6 % para a classe fraca. A topografia evidenciou um relevo em que as cotas topográficas indicaram valores entre 70 e 230 m. O uso do solo é caracterizado por seis classes, com destaque para campos e pastagens que cobrem cerca de 60% da área, seguindo-se a cultura de arroz irrigado (27%) e matas (11%). Às simulações hidrológicas iniciadas com a influência da litologia, seguiram-se com a incorporação sucessiva dos efeitos da tectônica, da desagregação em duas sub-bacias, da desagregação em cinco sub-bacias. Os resultados obtidos pelas simulações hidrológicas e avaliados pelo coeficiente de eficiência R2 de Nash e Sutcliffe pelo erro médio absoluto (Mean Absolute Error – MAE) e pelos seus incrementos indicaram: a) que os efeitos da variabilidade espacial da litologia constituiu a influência mais significativa (R2 = 0,489, MAE = 0,32); b) que a tectônica foi o segundo fator em importância (R2 = 0,569, MAE = 0,25).; que a desagregação em duas sub-bacias foi a menos importante.(R2 = 0,582, MAE = 0,24); que a desagregação em cinco sub-bacias foi o terceiro fator mais importante (R2 = 0,725, MAE = 0,24).

Estimação e previsão em processos com longa dependência sazonais

Neste trabalho analisamos alguns processos com longa dependência sazonais, denotados por SARFIMA(0,D, 0)s, onde s é a sazonalidade. Os estudos de estimação e previsão estão baseados em simulações de Monte Carlo para diferentes tamanhos amostrais e diferentes sazonalidades. Para estimar o parâmetro D de diferenciação sazonal utilizamos os estimadores propostos por Geweke e Porter-Hudak (1983), Reisen (1994) e Fox e Taqqu (1986). Para os dois primeiros procedimentos de estimação consideramos seis diferentes maneiras de compor o número de regressores necessários na análise de regressão, com o intuito de melhor comparar seus desempenhos. Apresentamos um estudo sobre previsão h-passos à frente utilizando os processos SARFIMA(0,D, 0)s no qual analisamos o erro de previsão, as variâncias teórica e amostral, o vício, o pervício e o erro quadrático médio.