Assimilação de altimetria espacial para estimativa de batimetria e rugosidade efetivas para modelagem hidrodinâmica

• Ano de defesa: 2017
• Autor(a) principal: Brêda, João Paulo Lyra Fialho
• Orientador(a): Paiva, Rodrigo Cauduro Dias de
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Palavras-chave em Português: Altimetria espacial; Batimetria; Modelos hidrológicos
• Link de acesso: http://hdl.handle.net/10183/159500

Modelos hidrodinâmicos de grandes bacias são importantes ferramentas que preveem vazões, níveis e inundações em rios. No entanto, essas técnicas carregam erros consideráveis; uma parcela dos erros relacionadas a incertezas em parâmetros como cota de fundo e coeficientes de rugosidade. Dados de missões de altimetria espaciais recentes oferecem uma oportunidade para reduzir os erros de parâmetros através de métodos inversos. Esse estudo procura desenvolver e avaliar diferentes métodos de assimilação de dados de altimetria para melhorar a estimativa da cota de fundo de rios e da rugosidade de Manning em um modelo hidrodinâmico unidimensional. O estudo de caso foi em um trecho de 1.100 km do rio Madeira, tributário do Amazonas. Os métodos de assimilação testados foram: inserção direta, interpolação linear, o método de otimização global SCE-UA e uma adaptação do Filtro de Kalman. O método do Filtro de Kalman é composto por novas funções de covariância de origem física, baseadas em equações de escoamento permanente e efeitos de remanso. É avaliada a aptidão de missões altimétricas de diferentes resoluções espaciais e temporais, como o ICESAT, ENVISAT e JASON 2. Séries temporais de níveis de 7 estações fluviométricas e 5 perfis longitudinais do nível do rio obtidos por GPS foram usados para avaliar e validar os métodos de assimilação. Por fim, é discutido o potencial de futuras missões altimétricas como o ICESAT-2 e o SWOT através de testes sintéticos. Observou-se que a resolução espacial dos satélites foi um fator determinante no desempenho da assimilação. No caso real os desempenhos dos satélites ENVISAT e ICESAT superaram o desempenho do JASON 2. No caso sintético, a diferença do foi ainda mais evidente, tendo o SWOT apresentado a melhor performance seguido do ICESAT-2, ENVfam e JASfam. Os métodos de assimilação de dados que apresentaram os menores erros no nível modelado, tanto no caso real quanto sintético, foram o SCE-UA e o Filtro de Kalman seguidos pela Interpolação Linear e a Inserção Direta. Vale ressaltar que o método de otimização global (SCE-UA) é cerca de 10³ vezes mais custoso computacionalmente que o método baseado no Filtro de Kalman introduzido neste trabalho, tendo apresentado desempenhos semelhantes.