[en] CALIBRATION OF QUAL2E MODEL FOR CORUMBATAÍ RIVER (SP) - VIVIAN PALMIERI (2004)
[pt] A previsão dos efeitos poluidores sobre uma bacia hidrográfica é uma constante necessidade para os órgãos de gestão ambiental e para os tomadores de decisão neste âmbito. Dentro deste contexto, os modelos matemáticos que permitam prever danos ou melhorias na qualidade de água de bacias hidrográficas são importantes ferramentas para este fim. O Qual2E desponta como uma destas ferramentas, de acesso livre, aplicável à sistemas fluviais, unidimensionais, bem misturados e de fluxo constante. Este trabalho propõe uma aplicação do Qual2E para o rio Corumbataí, localizado no interior do Estado de São Paulo, visando a obtenção de uma curva representativa para a qualidade de água do rio. Para tal, foi utilizada a metodologia sugerida pelo modelo, que prevê a divisão do sistema em trechos de características hidráulicas semelhantes e a subdivisão desses trechos em elementos de mesma extensão - os elementos computacionais (ECs). Os dados de vazão, profundidade, concentração de OD (oxigênio dissolvido), DBO (demanda bioquímica de oxigênio), temperatura, carga e localização de fontes poluidoras foram obtidos através de um projeto de parceria da CETESB com a USP, que contempla a elaboração de um banco de dados para qualidade de água da bacia. Este banco, georreferenciado, foi utilizado tanto para a entrada de condições iniciais no modelo,como para a construção da curva de referência dos dados reais de campo, para comparação com a curva calculada pelo modelo. Os coeficientes de reação - resultantes da interação entre as variáveis OD e DBO - presentes no sistema de equações diferenciais resolvidas pelo modelo, foram estimados através de tentativa e erro, até a concordância com os dados observados. A calibração efetuada se mostrou eficiente em reproduzir os dados observados, validando os parâmetros estimados através de um outro conjunto de dados.Uma análise de sensibilidade foi realizada para os parâmetros k1,k2,k3 e k4 e a curva calculada foi mais sensível ao coeficiente de decaimento de DBO. As limitações inerentes ao modelo, à coleta de dados e ao tratamento estatístico dos dados disponíveis impediram uma melhor concordância da curva calculada com a observada.