AVALIAÇÃO DOS PROCESSOS HIDROLÓGICOS E SEDIMENTOLÓGICOS DE UMA BACIA HIDROGRÁFICA_1_HKS

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Serviço Público Federal 
Ministério da Educação 
Fundação Universidade Federal de Mato Grosso do Sul 
 
 
FACULDADE DE ENGENHARIAS, ARQUITETURA E URBANISMO E 
GEOGRAFIA 
PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM TECNOLOGIAS AMBIENTAIS 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
AVALIAÇÃO DOS PROCESSOS HIDROLÓGICOS E 
SEDIMENTOLÓGICOS DE UMA BACIA HIDROGRÁFICA 
 
 
 
 
 
HUGO KOJI SUEKAME 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
CAMPO GRANDE, MS 
2020 
 
 
Serviço Público Federal 
Ministério da Educação 
Fundação Universidade Federal de Mato Grosso do Sul 
 
 
 
 
AVALIAÇÃO DOS PROCESSOS HIDROLÓGICOS E 
SEDIMENTOLÓGICOS DE UMA BACIA HIDROGRÁFICA 
 
 
 
 
HUGO KOJI SUEKAME 
 
 
 
 
 
Tese apresentada à Universidade Federal de Mato 
Grosso do Sul como parte das exigências do 
Programa de Pós-Graduação em Tecnologias 
Ambientais, para obtenção do título de Doutor. 
 
 
Aprovada em: 
 
 
___________________________________ 
Prof. Dr. Fábio Gonçalves Veríssimo 
Orientador: UFMS/PPGTA 
___________________________________ 
Prof. Dr. Carlos Nobuyoshi Ide 
Instituição: UFMS/PPGTA 
 
 
___________________________________ 
Profa. Dra. Keila Roberta Ferreira de 
Oliveira 
Instituição: UFMS/PPGTA 
 
 
 
___________________________________ 
Prof. Dr. Hugo Henrique de Simone Souza 
Instituição: Universidade Anhanguera - 
UNIDERP 
 
 
_________________________________ 
Prof. Dr. Jonas de Souza Correa 
Instituição: UEMS 
CAMPO GRANDE, MS 
2020 
 
iii 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
À Deus por toda a benção em mim derramada, 
aos meus pais por sempre me apoiarem e pela 
condição de chegar até aqui, aos meus 
familiares por sempre estiveram ao meu lado e 
ao meu orientador pelo grande profissional e 
pessoa. 
Dedico! 
 
iv 
 
AGRADECIMENTOS 
Primeiramente, agradeço à Deus pela iluminação, proteção, sabedoria e por me dar uma 
família indescritível! Aos meus pais, que não mediram esforços para me dar uma boa educação, me 
ensinaram o que é respeito, o amor, o significado de família, suporte na minha caminhada, pela 
liberdade de escolha no que eu queria traçar em minha vida e no que eu precisei vocês estavam ali 
em prontidão para me atender. A melhor herança que recebi de vocês foi ter a oportunidade de 
estudar, de ir em busca dos meus objetivos e sonhos, portanto, meu sincero agradecimento. 
Ao meu "Ditian" e “Batian” (in memorian), que sempre fizeram de tudo para unir a família, 
mostrando a importância da mesma, da sua forma tradicionalista, porém com um coração imenso, 
sendo a minha inspiração, simplesmente hontoni arigato!! 
Aos meus irmãos e sobrinhos, que posso contar sempre, seja nos momentos felizes ou tristes, 
em que além de irmãos, são meus melhores amigos, obrigado pelo suporte que vem dado até hoje, 
por acreditarem em mim e por me proporcionarem momentos de grande felicidade. 
Ao meu querido Orientador Prof. Dr. Fábio Veríssimo Gonçalves, na qual considero um 
exemplo mesmo o vendo em alguns momentos, aprendi não só a parte da pesquisa, mas além disso, 
levarei um aprendizado pessoal, daqueles momentos do "café", em que falávamos de assuntos 
aleatórios, mas o senhor sempre com muita sabedoria me repassava ensinamentos de vida. É claro, 
que hoje estou aqui, graças ao senhor, que acreditou em mim, abraçou a intenção da pesquisa e cá 
estamos, e com toda certeza terei sempre o senhor como referência pessoal e profissional. 
Agradeço aos queridos Professores da Faculdade de Engenharias, Arquitetura e Urbanismo 
e Geografia da Universidade Federal de Mato Grosso do Sul, por todos os ensinamentos, sabedoria 
e amizade durante esse percurso. 
Aos companheiros de Pesquisa: Marcelão, Rodrigo Bahia e Glauber, que sempre estiveram 
em prontidão para auxiliar na coleta de dados no rio Taquari em Coxim, com tantas histórias 
realizadas e a amizade fortalecida a partir do Zé Tombada. 
Ao Luiz Commar, Pedro e Ananda que me ajudaram com processamento de imagens, modelos 
hidrológicos e sedimentológicos. 
Aos colegas da Universidade Federal do Paraná, em nome do Professor Dr. Tobias estendo 
todo o agradecimento ao seu grupo de pesquisa. 
À Equipe Sucuri que me fez aprender sobre os campos, base do pantanal, mas além disso, o 
compromisso entre os membros, ao Gláucio (in memorian) que auxiliava o campo, o Prof. Dr. 
Newton (in memorian) que vinha nos trazer mais ensinamentos, além do Prof. Dr. Nobuyoshi, o 
comandante dessa equipe, que com toda maestria conduz todos. 
Aos meus amigos que de forma direita ou indiretamente, me auxiliaram nessa minha 
caminhada, as chácaras de los brothers, os vinis, o pedal cultural, enfim, entre outros eventos que 
compartilhamos que foram épicos! 
À Universidade Anhanguera – UNIDERP, que a cada dia me faz evoluir profissional e 
pessoalmente, ao Reitor Prof. Taner com os ensinamentos de gestão e educação, ao Prof. Alessandro 
com toda sua coordenação da equipe, ao administrativo e acadêmico, e todos aos meus queridos 
alunos da Engenharia Ambiental e Elétrica, vocês são minhas inspirações diárias, me fazem querer 
continuar sempre. 
O presente trabalho foi realizado com apoio da Fundação Universidade Federal de Mato 
Grosso do Sul – UFMS/MEC – Brasil, Financiadora de Estudos e Projetos (FINEP) através do 
projeto de pesquisa MORHIS (01.13.0455.00), Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível 
Superior – Brasil (CAPES) e Programa de Pós-graduação em Tecnologias Ambientais da Faculdade 
de Engenharias, Arquitetura e Urbanismo e Geografia – PPGTA/FAENG/UFMS. 
Enfim, são muitos os agradecimentos, que de alguma forma esteve presente nesta minha 
caminhada, meu sincero obrigado! 
 
 
 
v 
 
SUMÁRIO 
 
RESUMO.........................................................................................................................................xii 
ABSTRACT.....................................................................................................................................xiii 
INTRODUÇÃO GERAL...................................................................................................................1 
 
CAPÍTULO 1: 
Resumo................................................................................................................................................4 
Abstract...............................................................................................................................................4 
1 Introdução..................................................................................................................................... 5
2 Materiais e Métodos ..................................................................................................................... 6
2.1 Área de Estudo .................................................................................................................................. 6
2.2 Modelo MGB-IPH ............................................................................................................................. 6
2.3 Ajuste e calibração do Modelo ....................................................................................................... 11
2.4 Análise estatística. ........................................................................................................................... 11
2.5 Mudança climática e uso e ocupação do solo ................................................................................ 12
3 Resultados e Discussões ............................................................................................................. 14
3.1 Validação do PERSIANN – CDR .................................................................................................. 14
3.2 Calibração do modelo hidrológico ................................................................................................. 16
3.3 Cenários ........................................................................................................................................... 17
4 Conclusão................................................................................................................................... 20
5 Referências bibliográficas .......................................................................................................... 22 
 
CAPÍTULO 2: 
Resumo..............................................................................................................................................25 
Abstract.............................................................................................................................................25 
1 Introdução................................................................................................................................... 27
2 Materiais e Métodos ................................................................................................................... 27
2.1 Área de Estudo ................................................................................................................................ 27
2.2 Descrição do modelo InVEST – Sediment Delivery Ratio ........................................................... 29
2.3 Dados de entrada do modelo InVEST ........................................................................................... 31
2.4 Calibração do modelo ..................................................................................................................... 32
2.5 Cenários de mudança do uso e ocupação do solo ......................................................................... 34
3 Resultados e Discussões ............................................................................................................. 36
3.1 Calibração do modelo InVest ......................................................................................................... 36
3.2 Cenários para 2030, 2040 e 2050 .................................................................................................... 37
4 Conclusão ................................................................................................................................... 42
5 Referências bibliográficas .......................................................................................................... 44 
 
CAPÍTULO 3: 
vi 
 
Resumo..............................................................................................................................................47 
Abstract.............................................................................................................................................47 
1 Introdução................................................................................................................................... 48
2 Materiais e métodos .................................................................................................................... 49
2.1 Área de estudo ................................................................................................................................. 49
2.2 Campanhas de campo e análises laboratoriais ............................................................................. 50
2.3 Processamento dos dados ............................................................................................................... 53
3 Resultados e discussões .............................................................................................................. 55
3.1 Caracterização hidrossedimentológica.......................................................................................... 55
3.2 Dados de saída do algoritmo .......................................................................................................... 57
3.3 Correlação do SSC e Backscatter .................................................................................................. 59
4 Conclusões .................................................................................................................................. 62
5 Referência Bibliográfica ............................................................................................................ 64 
CONCLUSÕES GERAIS................................................................................................................ 66 
 
 
 
 
 
vii 
 
LISTA DE TABELAS 
 
Tabela 1 - Identificação dos postos fluviométricos. ............................................................................ 9 
Tabela 2 - Estações utilizadas na validação e preenchimento do Produto PERSIANN - CDR ......... 10 
Tabela 3 - Relação de anos e meses sobrepostos na análise anual e mensal ..................................... 10 
Tabela 4- Denominação dos cenários de mudança do uso do solo e climática ................................. 13 
Tabela 5 - Parâmetros calibrados na Sub-Bacia 1 .............................................................................. 16 
Tabela 6 - Análise estatística dos parâmetros NS, NSlog e ∆V ......................................................... 16 
Tabela 7- Parâmetros e dados de entrada de entrada utilizados modelo InVEST ............................. 31 
Tabela 8 - Resultados gerados pelo modelo do cenário atual ............................................................ 37 
Tabela 9 - Dados de Entrada .............................................................................................................. 54 
Tabela 10 - Dados de saída ................................................................................................................ 55 
 
 
viii 
 
LISTA DE FIGURAS 
 
CAPÍTULO 1 
Figura 1 - Localização da Bacia do Alto Taquari ................................................................................ 6 
Figura 2 - Esquema do ciclo hidrológico em cada célula da URH (Collischonn et al., 2010) ............ 7 
Figura 3 - Unidades de Resposta Hidrológica (URH) (Fan; et al. 2015a; Adaptado: Autor) .............. 8 
Figura 4 - Localização das sub-bacias ................................................................................................. 9 
Figura 5 - Distribuição da posição do centroide dos grids do PERSIANN-CDR e HADGEM2 ...... 13 
Figura 6 - RMSE relativo (a) e Bias (b), para os acumulados mensais (triângulos são as 
precipitações médias) ......................................................................................................................... 14 
Figura 7 - RMSE relativo (a) e Bias (b) para os valore diários ......................................................... 15 
Figura 8 - RMSE relativo (a), Bias (b) para o acumulado anual. ...................................................... 15 
Figura 9 - Hidrogramas observados e calculados .............................................................................. 17 
Figura 10 - Mudança do uso e ocupação do solo com projeção até 2050.......................................... 18 
Figura 11 - Mudança da precipitação média atual (b) e a precipitação média de 2030 a 2050 (a), 
resultando na anomalia entre ambas (c) ............................................................................................. 19 
Figura 12 - Variação da vazão entre os cenários e o controle (a) e o Bias (b) ................................... 19 
Figura 13 - Vazão de base entre os cenários e o controle (a) e o Bias (b) ......................................... 20 
Figura 14 - Evapotranspiração média mensal (a) e Bias (b) .............................................................. 20 
 
CAPÍTULO 2 
Figura 1 - Área de estudo - Bacia do Alto Taquari ............................................................................ 28 
Figura 2 - Abordagem conceitual proposta por Borselli et al. (2008), utilizada no modelo de 
exportação de sedimentos. Fonte: Sharp et al. (2016) ....................................................................... 29 
Figura 3 - Ilustração da rota de sedimentos no modelo InVEST (Fonte: Saad et al., 2018) ............. 31 
Figura 4 - Rasters de entrada nomodelo. (a): MDE, (b): Uso e ocupação do solo, (c): Fator R e (d): 
Fator K. .............................................................................................................................................. 32 
Figura 5 - Amostradores de vazão por ADCP (a) e concentração de sedimento em suspensão USD-
49(b) ................................................................................................................................................... 33 
Figura 6 - Gráfico da mudança do uso do solo .................................................................................. 34 
Figura 7 - Mapas representativos da distribuição do Fator R para RCP 4.5 e 8.5 ............................. 35 
Figura 8 - Fluxograma dos cenários ................................................................................................... 36 
Figura 9 - Calibração do valor k - Bias (%) x Valores de k .............................................................. 36 
Figura 10 - Sedimento exportado (a), USLE (b), LS (c) e Fator SDR (d) ......................................... 37 
Figura 11 - Cenários para 2030, 2040 e 2050 utilizando o RCP 4.5 com uso do solo BC e Ref ...... 38 
Figura 12- Cenários para 2030, 2040 e 2050 utilizando o RCP 8.5 com uso do solo BC e Ref ....... 39 
Figura 13 - Cenários para 2030, 2040 e 2050 utilizando o Fator R observado com uso do solo BC e 
Ref ...................................................................................................................................................... 40 
Figura 14 - Gráfico com o sedimento exportado nos diferentes cenários .......................................... 41 
Figura 15- Contribuição do sedimento exportado por município.......................................................39 
 
CAPÍTULO 3
Figura 1 Contexto especial da seção transversal de coleta de sedimento e vazão. ............................ 50 
Figura 2 - (a) ADCP da Sontek® and (b) USD-49 Water Sampler ................................................... 50 
Figura 3 - Detalhamento do efeito doppler. a) dispersão do eco causado pelas partículas em 
suspensão. b) mudança na frequência de um pulso emitido pelo ADCP. (Fonte: SIMPISON, 2001)
 ............................................................................................................................................................ 51 
Figura 4 - Amostragem pelo método de igual incremento de descarga (Fonte: CARVALHO, 2008)
 ............................................................................................................................................................ 52 
Figura 5 - Esquema de montagem do ADCP e do amostrador de sedimento USD-49. (Fonte: WALL 
et al., 2006) ........................................................................................................................................ 53 
Figura 6 - Dados de vazão, concentração e D50 médios das campanhas .......................................... 56 
ix 
 
Figura 7 - Curva granulométrica das campanhas ............................................................................... 57 
Figura 8 - Acoustic backscatter x profundidade ................................................................................ 59 
Figura 9 - Correlação do Log10SSC x CBS sem correção ................................................................. 59 
Figura 10 - Curva de correlação entre o sinal corrigido do backscatter (CBS) e Log10SSC ............. 60 
Figura 11 - Velocidade do fluxo ........................................................................................................ 61 
Figura 12 - Variação da SSC ao longo da seção transversal .............................................................. 61 
 
 
x 
 
LISTA DE ABREVIATURAS 
 
ADCP - Acoustic Doppler Current Profiler 
AGU – American Geophysical Union 
AFOLU - Agriculture, Forests and other land use 
ANA – Agência Nacional de Águas 
AR5 - Fifth Assessment Report 
b – Controle da separação entre o escoamento superficial e a saturação de água no solo 
BAP – Bacia do Alto Paraguai 
BAT – Bacia do Alto Taquari 
BC – Baixo Carbono 
C – Fator de uso e manejo do solo 
CB – Parâmetro do retardo do reservatório subterrâneo 
CI – Propagação subsuperficial 
CMIP5 – Coupled Model Intercomparision Project Phase 5 
CRU – Climate Research Unit 
CS – Propagação superficial 
dB - Decibéis 
DNAEE – Departamento Nacional de Energia Elétrica 
GEE – Gases do Efeito Estufa 
HadGEM2-ES – Hadley Centre Global Environmental Model version 2 
K - Erodibilidade 
Kbas – Parâmetro de escoamento subterrâneo 
Kg - Quilograma 
Khz – Quilohertz 
Kint – Parâmetro de drenagem subsuperficial 
LULC – Uso e ocupação do solo 
LS – Fator de gradiente de declividade 
IBGE – Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística 
IC – Índice de conectividade 
IID – Igual Incremento de Descarga 
IPCC – Painel Intergovernamental de Mudanças Climáticas 
IPH – Instituto de Pesquisa Hidráulicas 
MDE – Modelo Digital de Elevação 
MGB – Modelo Hidrológico de Grandes Bacias 
NS – Nash-Sutcliffe 
NTU – Número de Turbidez 
NSlog – Logaritmo de Nash-Sutcliffe 
P – Fator de práticas conservacionistas 
PERSIANN – Precipitation Estimation from Remotely Sensed Information Using Artifitial Neural 
Networks 
R - Erosividade 
RCP – Representative Concentration Pathways 
Ref - Referência 
RMSE – Erro Relativo da Raiz Média Quadrada 
SCB ou CBS – Corrected Signal of Backscatter 
SDR – Sediment Delivery Ratio 
SIG – Sistema de Informação Geográfica 
SNR – Signal to noise ratio 
SSC – Concentração de Sedimento em Suspensão 
URH – Unidades de Resposta Hidrológica 
USD-49 – United States of America Depth Integrating 
xi 
 
USLE – Equação universal de perda do solo 
Wc – Limite de armazenamento para acontecer o fluxo ascendente ou descendente 
WM – Capacidade de Armazenamento de água no solo 
XL – Índice de distribuição do tamanho dos poros 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
xii 
 
SUEKAME, H. K. Avaliação dos processos hidrológicos e sedimentológicos de uma bacia 
hidrográfica. 2019. f. 79 Tese (Doutorado em Tecnologias Ambientais) – Universidade Federal de 
Mato Grosso do Sul, Campo Grande – MS. 
 
 
RESUMO 
A dinâmica dos escoamentos naturais, analisada desde a perspectiva da hidráulica fluvial, 
ganha destaque devido à influência exercida pela água sobre os sedimentos, seja no leito e nas 
margens. Dessa forma, o movimento dos sedimentos depende das características do escoamento e 
configura um complexo sistema com interação permanente. Porém a determinação direta do 
transporte de sedimentos requer um tempo exaustivo e custo elevado, sendo empregado assim formas 
indiretas, baseadas nas características do sedimento e parâmetros hidráulicos. Portanto, como objetivo 
fundamental deste trabalho é avaliar os processos hidrológicos e sedimentológicos empregando 
técnicas mais precisas e de menor custo, em especial a modelagem computacional, com vistas e 
melhorar a eficiência e a precisão dos resultados. Deseja-se também aplicar técnica de estimativa de 
concentração de sedimentos em suspensão através do uso de ADCP correlacionado com a 
amostragem mecânica. Foi possível calibrar o modelo hidrológico (MGB-IPH) com o valor de NS de 
0,64 no seu exutório e com isso possibilitou realizar cenários até 2050 com alteração do uso e 
ocupação do solo e mudança climática. Baseado na concentração de sedimento em suspensão coletada 
no rio Taquari, foi possível calcular a descarga sólida anual e calibrar o modelo sedimentológico 
(InVEST-SDR) com o erro relativo de 0,28% e que também possibilitou vislumbrar cenários com 
alterações do uso e ocupação do solo. Com medições do ADCP e amostragem de sedimentos em 
suspensão, obteve-se um fator de correlação entre as medidas de R² de 0,84 em que com a 
metodologia proposta é capaz de obter resultados satisfatórios do transporte de sedimento. Com a 
pesquisa realizada é capaz de traçar estratégiaspara uma melhor tomada de decisão na gestão da bacia 
hidrográfica. 
Palavras-chaves: Pantanal MGB-IPH; InVEST-SDR; ADCP 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
xiii 
 
 
SUEKAME, H. K. Evaluation of hydrological and sedimentological processes of a watershed. 
2019. f. 79 Thesis (PhD in Enviromental Technologies) – Federal University of Mato Grosso do Sul, 
Campo Grande – MS. 
 
 
ABTRACT 
The dynamics of natural flows, analyzed from the perspective of river hydraulics, are 
highlighted due to the influence exerted by water on sediments, both in the bed and on the banks. 
Thus, the movement of sediments depends on the flow characteristics and configures a complex 
system with permanent interaction. However, the direct determination of sediment transport requires 
an exhaustive time and high cost, so indirect forms are employed, based on the characteristics of the 
sediment and hydraulic parameters. Therefore, as a fundamental objective of this work is to evaluate 
the hydrological and sedimentological processes using more precise and less costly techniques, 
especially computational modeling, with a view to improving the efficiency and precision of the 
results. We also want to apply a technique for estimating the concentration of suspended sediments 
through the use of ADCP correlated with mechanical sampling. It was possible to calibrate the 
hydrological model (MGB-IPH) with the NS value of 0.64 in its exutory and thus made it possible to 
carry out scenarios until 2050 with changes in land use and occupation and climate change. Based on 
the concentration of suspended sediment collected in the Taquari River, it was possible to calculate 
the annual solid discharge and calibrate the sedimentological model (InVEST-SDR) with the relative 
error of 0.28% and which also made it possible to glimpse scenarios with changes in use and 
occupation from soil. With ADCP measurements and suspended sediment sampling, a correlation 
factor between the measures of R² of 0.84 was obtained, which with the proposed methodology is 
able to obtain satisfactory results of the sediment transport. With the research carried out, he is able 
to outline strategies for better decision-making in the management of the hydrographic basin. 
Keywords: Pantanal MGB-IPH; InVEST-SDR; ADCP 
 
1 
 
INTRODUÇÃO GERAL 
 
O escoamento em rios e canais fluviais apresenta diversas propriedades que se tornam 
responsáveis pela interferência permanente nos processos fluviais, principalmente no tocante da 
morfodinâmica dos escoamentos com superfície livre. Nos cursos de água carrega consigo um 
conjunto de partículas sólidas, chamadas sedimentos, resultantes da meteorização na área de 
drenagem da bacia hidrográfica e dos processos atuantes sobre os contornos da calha fluvial. 
As situações citadas também refletem a realidade de biomas como do Pantanal, que é 
reconhecido como Patrimônio Nacional pela Constituição Federal (Brasil, 1988) e Patrimônio da 
Humanidade pela UNESCO, sendo o maior sistema de água do mundo, com grande biodiversidade. 
Sua importância mundial sugere um tratamento cuidado em sua gestão das bacias hidrográficas nela 
inseridas para manutenção do ecossistema. 
Para mitigar impactos ambientais negativos é necessário que a gestão dos recursos hídricos 
seja planejada de forma adequada e para isso conhecer e compreender os processos hidrológicos 
existentes na unidade de planejamento e gerenciamento. E ao monitorar uma bacia é possível levantar 
dados de precipitação, vazão, transporte de sedimentos entre outros, de forma sistemática, através de 
pontos de amostragem previamente selecionados, com o objetivo de acompanhar os valores e a 
evolução dos quantitativos de diversos parâmetros, assim, podendo compreender com mais eficácia 
a bacia monitorada. 
A necessidade de realização de estudos hidrológicos já é bastante difundida, porém tão 
importantes quanto este são os estudos hidrossedimentológicos, já que, segundo Carvalho et al. 
(2005), situações adversas decorrentes do transporte dos sedimentos podem diminuir a vida útil de 
aproveitamento de um corpo hídrico, tornando a verificação desse tipo de dado necessária. 
Em todo o mundo, os seres humanos utilizam os sistemas fluviais para fins múltiplos, 
recebendo inúmeros benefícios com diferentes impactos e respostas no espaço e no tempo (Gurnell 
et al., 2016). Uma das grandes alterações produzidas pelo uso indiscriminado deste recurso é o 
aumento no volume de sedimentos transportados. De acordo com Andrade (2013), a descarga de 
sedimentos pelos canais de drenagem é o produto da atuação de uma série de processos que se iniciam 
com a precipitação sobre a bacia, interagindo com cobertura vegetal, tipo de solo e de rocha, pendente, 
além do uso e ocupação. 
Aparecido et al. (2016) citam que a quantidade de partículas sólidas entregues às bacias 
hidrográficas podem alterar a qualidade e a disponibilidade de água, estando a produção dependente 
do uso e ocupação do solo. Sobre essa assertiva, Rodrigues et al. (2013) ao estudarem a perda de 
sedimentos em duas microbacias no semiárido sobre manejos diferentes observaram que este 
processo estava diretamente associado às diferenças nos usos identificados para cada bacia. 
2 
 
O estudo do movimento dos sedimentos é de grande importância mundial, devido aos diversos 
tipos de fenômenos, naturais e antrópicos, relacionados com este fenômeno, como a erosão na bacia 
hidrográfica, deposição em locais indesejáveis do escoamento e assoreamento em rios e reservatórios. 
A dinâmica dos escoamentos naturais, analisada desde a perspectiva da hidráulica fluvial, 
ganha destaque devido à influência exercida pela água sobre os sedimentos, seja no leito e nas 
margens. Dessa forma, o movimento dos sedimentos depende das características do escoamento e 
configura um complexo sistema com interação permanente. Por esse motivo, Strasser (2008) afirma 
que os problemas associados à mecânica do transporte de sedimentos não devem ser tratados 
separadamente da hidrodinâmica fluvial. 
Carvalho (2008) enumera vários problemas gerados pelos sedimentos devido à erosão, 
transporte e depósito. Dentre os principais, pode-se citar a alteração da qualidade da água, visto que 
os sedimentos atuam como portadores de poluentes, a redução das atividades fotossintéticas, 
processos de assoreamento, aumento dos riscos de enchente e impossibilidade de navegação. 
Apesar dos problemas relacionados aos sedimentos, o estudo do comportamento 
hidrossedimentológico contém um nível de complexidade elevada e de difícil determinação, isso se 
deve às inúmeras variáveis relacionadas. Visto que pesquisadores, como Leopold et al. (1964), 
Schumm (1971), Jansen et al. (1979), Chirstofoletti (1981), Simons & Sentürk (1992), entre outros, 
introduziram variáveis e elaboraram modelos quali-quantitativos mais complexos para o estudo do 
comportamento geomorfológico e hidrossedimentológico dos escoamentos naturais. 
Para obtenção desses dados, há vários métodos de medição de sedimentos em suspensão que 
são classificadas em diretas e indiretas. As diretas exigem apenas um cálculo simples, enquanto as 
indiretas passam por determinação de outras grandezas para obtenção da concentração de sedimentos. 
Nesse contexto, os pesquisadores buscam alternativas, como métodos e equipamentos, que auxiliem 
na quantificação dos sedimentos transportados, a fim de tornar o processo mais ágil, preciso e menos 
oneroso (Carvalho, 2008). 
A medição dos sedimentos em suspensão pode ser feita com equipamentos que obtém a 
concentração diretamente ou através da turbidez. Os medidores ultrassônicos e nucleares obtêm 
somente a concentração de sedimentos, já aqueles a laser determinam a concentração e a 
granulometria. Os fotoelétricos ou óticos eletrônicos determinam a concentração pela turbidez da 
água. O medidor ultrassônico Doppler, que foi utilizado neste trabalho, afere a concentração e avelocidade dos sedimentos indiretamente pela medição frequência e pela intensidade dos sinais 
acústicos que são refletidos pelo sedimento (Carvalho, 2008). E as medições indiretas de 
concentração são feitas com uso de equipamentos que coletam uma amostra para análise em 
laboratório. 
3 
 
Neste sentido, esta pesquisa está organizada internamente em três capítulos, que apresentam 
os seguintes títulos e objetivos: 
Capítulo 1 - MODELAGEM HIDROLÓGICA COMBINADO À MUDANÇA CLIMÁTICA 
E USO E OCUPAÇÃO DO SOLO, com o objetivo de avaliar o desempenho do modelo hidrológico 
através da sua calibração na bacia hidrográfica do Alto Taquari e avaliar as simulações de cenários 
dos processos hidrológicos combinado às tendências de mudança climática e uso e ocupação do solo 
com projeção até 2050. 
Capítulo 2 - ANÁLISE DAS MUDANÇAS DO USO DO SOLO E FATOR R NA 
DESCARGA SÓLIDA EM SUSPENSÃO DO RIO, com o objetivo avaliar as alterações da descarga 
sólida em suspensão do rio Taquari a partir da calibração do modelo InVEST SDR e propor cenários 
futuros com diferentes modificações do Fator R e do uso do solo até 2050. 
Capítulo 3 - ESTIMATIVA DE SEDIMENTO EM SUSPENSÃO ATRAVÉS DE UMA 
ANÁLISE DO ADCP: ESTUDO DE CASO: RIO TAQUARI, PANTANAL, BRASIL, com o 
objetivo de apresentar a correlação entre o sinal corrigido das medições acústicas, realizado com o 
ADCP e a concentração de sólidos em suspensão medidos com métodos convencionais em uma seção 
transversal no rio Taquari. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
4 
 
CAPÍTULO 1 
 
MODELAGEM HIDROLÓGICA COMBINADO À MUDANÇA CLIMÁTICA E USO E 
OCUPAÇÃO DO SOLO. 
RESUMO 
Entender o comportamento hidrológico de bacias de grande dimensão é complexo, em contrapartida 
os modelos hidrológicos utilizam-se de processos para representar os eventos do ciclo hidrológico 
em grandes áreas, além da falta de dados. Uma ferramenta que vem auxiliando o desenvolvimento 
dos modelos hidrológicos de larga escala é o uso de SIG, auxilia na análise de solo, cobertura e relevo, 
de tal forma que se consiga um entendimento mais completo dos processos das bacias de grande 
escala. Assim foi aplicado o modelo MGB-IPH, um modelo distribuído que possui uma abordagem 
de uso de informações do conjunto de dados PERSIANN-CDR, dados fisiográficos da bacia e vazões 
observadas, e de previsão de vazão do modelo Muskin-Cunge. Este trabalho tem como objetivo 
calibrar e validar o modelo hidrológico afim de realizar combinações para cenários futuros de 
mudança climática e uso e ocupação do solo. O resultado da calibração se apresenta satisfatória, com 
o valor de NS de 0,64 no seu exutório, bem como cenários com a diminuição da vazão. Assim foi 
concluído que a calibração e sua respectiva simulação é representativa para a região, e sobre a 
possibilidade de traçar tendências para uma melhor tomada de decisão no que tange a gestão da bacia 
hidrográfica. 
 
Palavras-chaves: Pantanal; MGB-IPH; PERSIANN-CDR; HadGEM2-ES 
 
ABSTRACT - Understand the hydrological behavior of large-scale basins is complex beyond the 
constant lack of data. On the other hand, the hydrological models use processes to represent the events 
of the hydrological cycle of large areas. A tool that comes assisting the development of large-scale 
hydrological models is the use of GIS, a tool that assists in the analysis of soil, and relief coverage, 
so that if you can get a more complete understanding on the processes of large-scale basins. So it was 
applied the model MGB-IPH that it is a distributed model and has an approach using information 
about PERSIANN-CDR dataset, physiographic data basin, observed flow and the calculations model 
of Muskin-Cunge. This work aims to calibrate and validate the hydrological model in order to make 
combinations for future scenarios of climate change and land use and occupation. The calibration 
result is satisfactory with the NS value of 0.64 in its exutory, as well as scenarios with decreased flow. 
Thus, it was concluded that the calibration and its simulation is representative for the region, and the 
possibility of tracing trends for better decision making regarding the management of the watershed. 
Keywords – Pantanal; MGB-IPH; PERSIANN-CDR; HadGEM2-ES 
 
5 
 
1 INTRODUÇÃO 
 
O rio Taquari é afluente do alto curso do rio Paraguai e um dos principais rios do Pantanal do 
Estado do Mato Grosso do Sul. A bacia do Alto Taquari apresenta predisposição natural às perdas de 
solo, associada com o incremento das práticas agropecuária, como consequência, a intensificação dos 
processos erosivos. 
Em decorrência do aporte de sedimentos provenientes da parte alta da bacia, o rio Taquari no 
seu baixo curso, encontra-se assoreado, em grande parte graças a sua baixa declividade nessa porção, 
e por consequência uma planície de inundação com presença de áreas alagadas e com nível freático 
próximo a superfície, mesmo na estação da seca, caracterizando-as em áreas úmidas. Apresenta-se 
baixa sinuosidade e destaca-se morfologicamente pela presença de diques marginais arenosos que se 
apresentam mais altos que as planícies de inundação adjacentes. (Assine et al., 2005). 
As ações de manejo da bacia e as tomadas de decisões sobre o planejamento de seus recursos 
hídricos necessitam de respostas sobre diferentes aspectos do comportamento hidrológico da bacia, 
porém, na região de estudo esbarra na carência de dados climáticos de impactos ambientais 
antrópicos. 
Entender os processos hidrológicos de maneira adequada pode ser considerado um passo 
estratégico em bacias de grande dimensão, tais estudos já foram realizados em diversas regiões como 
a bacia do rio Araguaia (Pontes et al. 2017), a bacia do Rio Piracicaba (Meller et al. 2012) Bacias 
Amazônicas (Getirana et al. 2010), com essa consideração o uso de modelos hidrológicos auxiliam 
em tais estudos principalmente quando existem falta de dados, o que é recorrente na região da Bacia 
do Alto Paraguai (BAP), mais especificamente na Bacia do Alto Taquari (BAT). 
Progressivamente a aplicação dos modelos hidrológicos vem sendo feito juntamente a 
softwares de Sistema de Informação Geográfica (SIG). Assim aumentando a representação física das 
bacias e agregando informações úteis ao processo de simulação (Fan et al. 2015c). 
Com essa perspectiva a realização de estudos hidrológicos sobre a região da BAT, que possui 
uma vasta extensão territorial e poucos dados de vazão, é de extrema importância para possibilitar 
projeções de futuros cenários na região, pois subsidia aos gestores de recursos hídricos quais melhores 
decisões a serem tomadas de acordo com a dinâmica da bacia hidrográfica no que tange às mudanças 
climáticas e tendências do uso e ocupação do solo. 
O presente estudo tem por objetivo avaliar o desempenho do modelo hidrológico através da 
sua calibração na bacia hidrográfica do Alto Taquari e avaliar as simulações de cenários dos processos 
hidrológicos combinado às tendências de mudança climática e uso e ocupação do solo com projeção 
até 2050. 
 
6 
 
2 MATERIAIS E MÉTODOS 
 
2.1 Área de Estudo 
 
A bacia hidrográfica do rio Taquari-MS, especificamente a Bacia do Alto Taquari (BAT), 
localiza-se na região do Planalto, como parte integrante da Bacia do Alto Paraguai (BAP), 
aproximadamente entre os paralelos 17° e 20° Sul, e os meridianos 53° e 55° Oeste. Com uma área 
de 27.672,4 km². 
A bacia possui uma cobertura de florestas e cerrados, hoje é composta em sua maior parte por 
pecuária e agricultura (Collischonn, Tucci, 2001). 
 
 
Figura 1 - Localização da Bacia do Alto Taquari 
 
2.2 Modelo MGB-IPH 
 
Foi utilizado o modelo MGB-IPH (Modelo Hidrológico de Grandes Bacias), desenvolvido 
pelo Instituto de Pesquisas Hidráulicas – UFRGS, sendo um modelo distribuído que foi desenvolvido 
para simular a transformação de chuva em vazão em grandes bacias (Collischonn et al. 2007). Modelo 
em que são utilizadas equações de balanço d’águano solo (Equação 1), a geração de escoamento 
superficial (Equação 2), geração de escoamento subsuperficial (Equação 3), a percolação ao aquífero 
(Equação 4) e o fluxo ascendente (Equação 5), para representar o ciclo hidrológico no continente 
(Figura 2). 
7 
 
��,�
� = ��,�
��� + (��,� − ���,� − �����,� − �����,� − �����,�)∆� (1) 
onde k, i e j são índices relacionados ao espaço temporal, da célula e Unidade de Resposta Hidrológica 
(URH), respectivamente; ∆t a variação do tempo, ��,�
� é o armazenamento da água no solo ao final 
do intervalo de tempo na minibacia i e URH j em mm, ��,�
���é o volume armazenado ao início do 
intervalo de tempo (mm), ��,� é a precipitação que chega ao solo (mm), ���,� é a evapotranspiração 
(mm), �����,� e �����,� são os escoamento super e subsuperficial, respectivamente em mm, �����,� 
é o volume percolado ao aquífero (mm). 
 
Figura 2 - Esquema do ciclo hidrológico em cada célula da URH (Collischonn et al., 2010) 
 
X = �1 − 
�
��
�
�
(���)
 (2) 
onde X é a fração de área que está saturada, W é o volume armazenado no solo (mm), Wm é um 
parâmetro calibrável que representa a máxima capacidade de armazenamento do solo para a URH 
(mm) e b é um parâmetro calibrável que define o grau de heterogeneidade da capacidade de 
armazenamento de água no solo (adimensional). 
�����,� = ����� � 
��,�
��� − ���
��� − ���
�
��
�
�
 (3) 
onde �����,�é o escoamento subsuperficial (mm), ��� é o mínimo volume armazenado no solo para 
haver geração de escoamento subsuperficial (mm), �����é o parâmetro de drenagem subsuperficial 
(mm.dia-1), � é o índice de porosidade do solo (adimensional). 
8 
 
�����,� = ����� � 
��,�
��� − ���
��� − ���
�
��
�
�
 (4) 
onde �����,�é o volume percolado ao aquífero (mm), ��� é o limite mínimo a partir do qual não 
ocorre percolação (mm) e �����é o parâmetro que define a percolação máxima quando o solo está 
saturado (mm.dia-1). 
�����,� = ������ � 
��� − ��,�
��� 
���
� (5) 
onde �����,�é o fluxo ascendente (mm), ��� é o limite máximo a partir do qual há fluxo ascendente 
(mm) e ������ é o máximo fluxo ascendente (mm). 
O módulo atual de trabalho divide-se a bacia hidrográfica em partes menores, denominadas 
mini bacias (Fan, Collischonn; 2014), além desta divisão também divide-se a bacia em Unidades de 
Resposta Hidrológicas (URH), conforme Erro! Fonte de referência não encontrada.3Erro! Fonte de
 referência não encontrada., que é obtida a partir da pedologia da região junto ao uso e ocupação 
presentes na área, ou seja, em áreas arenosas representam solos rasos e para solos profundos 
representados por argissolos e latossolos, com seus respectivos usos como a agricultura e pastagem, 
os campos a vegetação rasteira e as florestas a vegetação nativa (Fan et al., 2015a) 
 
Figura 3 - Unidades de Resposta Hidrológica (URH) (Fan; et al. 2015a; Adaptado: Autor) 
 
Com cada URH definida torna-se possível o cálculo de balanço de massa, que inclui 
evapotranspiração que é estimada pela equação de Penman-Monteith, a propagação de vazão das 
redes de drenagem foram calculadas pelo método de Muskin-Cunge, devido a capacidade de 
9 
 
processamento e tempo de simulação, tendo seus detalhamentos descritos em Collischonn et al. 
(2007), Fan et al. (2014b) e Pontes et al. (2015). 
Também são necessários dados de clima, vazão e pluviosidade, pois serão utilizados como 
entrada no processo de cálculo do modelo (Fan & Collischonn; 2014). As estações fluviométricas 
encontram-se Tabela 1, obtidas através da base de dados da Agência Nacional de Águas (ANA, 2018). 
 
Tabela 1 - Identificação dos postos fluviométricos. 
Estação 
ID da 
Estação 
Sub-bacia 
Rio 
Coxim 66870000 1 Taquari 
Pedro Gomes 66845000 2 Taquari 
Garimpagem 66855000 3 Jauru 
Confluência Rio Jauru 66849000 4 Coxim 
Próximo Rio Verde 66865000 5 Taquarizinho 
 
Para tanto a bacia hidrográfica foi dividida em sub-bacias de acordo com a localização das 
estações fluviométricas, conforme a figura 4. 
 
Figura 4 - Localização das sub-bacias 
 
Os dados de precipitação foram obtidos pelo conjunto de dados PERSIANN (Precipitation 
Estimation from Remotely Sensed Information Using Artificial Neural Networks), que se encontra 
separado em três produtos: PERSIANN, PERSIANN-CDR, PERSIANN-CCS, todos munidos de 
10 
 
cobertura variando entre 60ºN e 60ºS (Nguven et al., 2019). O PERSIANN-CDR é uma base dados 
de precipitação (Ullah et al., 2019), com uma série histórica de 1983 até o presente, uma resolução 
espacial de 0,25° diária (Ashouri et al., 2015; Nguyen et al., 2019). O produto PERSIANN-CDR já 
foi utilizado em estudos no Brasil com resultados satisfatórios (Dubreuil et al., 2017). Para o 
desenvolvimento deste estudo será utilizado produto PERSIANN-CDR diário com uma resolução 
espacial de 0,25°, entre os anos de 1995 e 2015, conforme Tabela 2. A Erro! Fonte de referência n
ão encontrada. apresenta o número de anos e meses em que existe sobreposição de dados entre as 
estações pluviométricas da ANA e os pontos de grid do PERSSIAN-CDR, a fim de que se realiza-se 
a validação de tais dados através de uma análise ponto-para-pixel (Bâ et al., 2018, Buarque et al., 
2011). Os dados de clima foram obtidos pela base de dados do CRU (New et al., 2002). 
 
Tabela 2 - Estações utilizadas na validação e preenchimento do Produto PERSIANN - CDR 
Estações Pluviométricas Latitude Longitude 
1753000 -17,302 -53,217 
1754002 -17,587 -54,757 
1754004 -17,831 -54,313 
1853000 -17,811 -53,289 
1853002 -18,198 -54,278 
1853005 -18,674 -53,641 
1854001 -18,116 -54,56 
1854004 -18,433 -54,8 
1854006 -18,724 -54,599 
1953001 -19,778 -53,972 
1954004 -19,054 -53,014 
1954006 -19,302 -54,173 
 
Tabela 3 - Relação de anos e meses sobrepostos na análise anual e mensal 
Estação Overlapping (anos) Overlapping (meses) 
1953001 35 420 
1954004 28 336 
1954006 33 396 
1854002 26 312 
1854006 33 396 
1854004 19 228 
1853005 35 420 
1853002 26 312 
1854001 27 324 
1754004 29 348 
11 
 
1853000 31 372 
1754002 24 288 
1753000 31 372 
 
2.3 Ajuste e calibração do Modelo 
 
O processo de ajuste do modelo foi baseado na técnica descrita por Jardim et al. (2017). Em 
um primeiro momento o modelo foi submetido ao teste de sensibilidade dos parâmetros de entrada 
para ajustes iniciais levando em consideração o valor de NS (Mello et al. 2008), fatores esses obtidos 
em levantamentos realizados por Collischonn et al. (2001), EMBRAPA (2001), WWF (2017). Após 
o primeiro resultado foi realizado o processo de calibração automática, para os parâmetros calibráveis. 
Com base na análise de sensibilidade (Collischonn, 2001; Jardim et al., 2017), nove 
parâmetros foram utilizados para a calibração, sendo eles: Wm (mm) a capacidade de armazenamento 
de água no solo, b o controle da separação entre o escoamento superficial e a saturação de 
armazenamento de água, Kbas (mm/dia) parâmetro de escoamento subterrâneo, Kint (mm/dia) o 
parâmetro de drenagem sub-superficial, Wc (mm) o limite de armazenamento para acontecer o fluxo 
ascendente ou descendente, XL o índice de distribuição do tamanho dos poros, CS e CI parâmetros 
da propagação superficial e subsuperficial nas células, respectivamente e CB (dias) o parâmetro do 
retardo do reservatório subterrâneo. 
 
2.4 Análise estatística. 
 
Resultados calculados foram comparados com os observados, através de técnicas estáticas 
usadas em estudos hidrológicos. O Coeficiente Nash-Sutcliffe (NS) para verificar a eficiência do 
modelo hidrológico sendo o mais sensível para altas vazões, variando do negativo infinito até 1, valor 
que indica o ajuste perfeito, descrito na equação 6. Para valores acima de 0,75 o ajuste é considerado 
adequado, enquanto que variando de 0,36 até 0,75 a consideração é aceitável (Gotschalk & 
Motovilov, 2000), o coeficiente de Nash-Sutcliffe dos valores logaritmos (equação 7) de descarga 
(Nash, Sutcliffe, 1970) é mais influenciadopelas vazões mínimas e, quando se aproxima no valor 
limite 1, representa o modelo mais adequado (Collischonn, 2001). 
As estatísticas quantitativas utilizados para valores observados e calculados pela equação de 
Bias, que representa a diferença relativa, o erro relativo da raiz média quadrada (RMSE relativo) que 
representa a porcentagem do erro. Ambas as análises foram realizadas para validação do PERSIANN-
CDR e também na comparação entre a variação da vazão de controle e dos cenários propostos, e por 
fim coeficiente do erro relativo do volume total (∆V) que verifica a variabilidade do volume de água, 
sendo os valores ideais igual a zero para esses indicadores, e são determinados através das equações 
8, 9 e 10, respectivamente. 
12 
 
�� = 1 − 
∑ (��� − ���)�����
∑ (��� − ���)�����
 (6) 
����� = 1 − 
∑ (���(���) − Log(���))�����
∑ (���(���) − Log(���))�����
 (7) 
���� = 100 
∑ (��� − ���)����
∑ ������ �
 (8) 
���� �������� = 
�∑ (��� − ���)²
�
���
�
���
�
 
(9) 
∆� = 
∑ ������� − ∑ ���
�
���
∑ �������
 (10) 
onde Qci é a vazão calculada, Qoi é a vazão observada e Qom é a vazão média observada, todos os 
valores dentro do tempo observado e com número de intervalos indicados por n. 
 
2.5 Mudança climática e uso e ocupação do solo 
 
A fim do desenvolvimento dos novos cenários para o AR5, quinto relatório do IPCC, foram 
criados os RCPs (Representative Concentration Pathways), que servem de entrada para modelagem 
climática e química atmosférica nos experimentos numéricos CMIP5 (Coupled Model Intercompar-
ison Project Phase 5). Os RCPs recebem seus nomes a partir dos níveis das forçantes radioativas de 
estabilização ou de pico ou ao final do século XXI correspondente a X W.m² (Silveira et. al., 2016) 
Para testar os efeitos de mudança de solo e composição atmosférica, o modelo calibrado foi 
perturbado com dados do CMIP5, com o cenário de emissões extremas (RCP8.5), em que os valores 
da concentração de CO2 mudam de 387 para 541 entre os anos de 2011 e 2015(Pires et al 2015), 
sendo este o cenário mais pessimista do AR5. Foram usados dados (Figura 5) do modelo climático 
Hadley Centre Global Environmental Model, version 2 (HadGEM2-ES), uma vez que sua capacidade 
de representação das variáveis para a região já foi demonstrada em estudos prévios (Abrahão et al., 
2018, Pires et al., 2015). 
13 
 
 
Figura 5 - Distribuição da posição do centroide dos grids do PERSIANN-CDR e HADGEM2 
 
Foram realizadas simulações para os anos de 2030, 2040 e 2050, para estimar a mudança do 
uso do solo que se baseiam na contribuição de Emissões de Gases do Efeito Estufa (GEE) na 
agricultura, silvicultura e outras atividades de uso da terra (AFOLU) descrito por Soares-Filho et al. 
(2018). Tais cenários de baixo carbono inclui medidas tecnicamente possíveis de mitigações a serem 
implementadas, que consideram a transição para práticas de menor intensidade de carbono para as 
atividades. 
Foram construídos sete cenários de perturbação em relação ao controle (Tabela 4), tais 
perturbações são referentes ao uso do solo e mudanças climáticas. 
 
Tabela 4- Denominação dos cenários de mudança do uso do solo e climática 
C_30 
Clima de controle e projeção do uso do solo 2030 
(AFOLU) 
C_40 Clima de controle e projeção do uso do solo 2040 (AFOLU) 
C_50 Clima de controle e projeção do uso do solo 2050 (AFOLU) 
MP_UC Clima CMIP5 RCP8.5 e uso do solo atual 
MP_30 Clima CMIP5 RCP8.5 e projeção do uso do solo 2030 
MP_40 Clima CMIP5 RCP8.5 e projeção do uso do solo 2040 
MP_50 Clima CMIP5 RCP8.5 e projeção do uso do solo 2050 
 
As projeções climáticas foram feitas para os anos de 2030 a 2050, com intuito de manter o 
mesmo período de tempo que a calibração (20 anos), de tal forma que fosse realizada uma comparação 
adequada. 
14 
 
 
3 RESULTADOS E DISCUSSÕES 
 
3.1 Validação do PERSIANN – CDR 
 
Pelos resultados apresentados nas Figuras 6, 7 e 8 o PERSIANN mostra-se adequado para 
representar a precipitação na região, em escalas mensais, anuais e diárias, de tal forma que pode ser 
usado no processo de modelagem para a região. Verificado que a variação do RMSE entre o 
observado e estimado fica abaixo de 1,5 mm no acumulado mensal, bem como a porcentagem do 
Bias fica próximo ao zero. Também pode ser verificado que as regiões de maior inconsistência se 
apresentam no período de seca (junho, julho e agosto). 
Assim como em Michot et al., 2018 e Buarque et al., 2011 foram usados os pontos de grid do 
PERSIANN-CDR próximos às estações pluviométricas indicadas na Tabela 2 (“ponto-pra-pixel”), 
uma vez que a diferença encontrada entre uma análise especializada ou de ponto-pra-pixel apresentam 
pouca diferença (Michot et al., 2018) 
 
 
Figura 6 - RMSE relativo (a) e Bias (b), para os acumulados mensais (triângulos são as 
precipitações médias) 
 
Conforme o estudo de Liu, J. et al. (2019), foram observados melhores resultados na parte 
baixa da bacia hidrográfica e um desempenho com maior Bias nas áreas mais altas, quando analisado 
numa escala temporada diária (Figura 7a,b), já no acumulado anual há uma queda significativa na 
diferença entre o estimado e observado (Figura 8a,b) 
 
15 
 
 
Figura 7 - RMSE relativo (a) e Bias (b) para os valore diários 
 
 
 
Figura 8 - RMSE relativo (a), Bias (b) para o acumulado anual. 
 
 
16 
 
3.2 Calibração do modelo hidrológico 
 
No exutório da bacia denominado de sub-bacia 1 (Figura 4), foram encontrados os seguintes 
valores para os parâmetros calibráveis (Tabela 5), que apresentou os melhores resultados estatísticos 
em relação a eficiência do modelo hidrológico para a bacia hidrográfica do Alto Taquari, com o NS 
e NSlog igual a 0,64 e 0,68 , respectivamente, sendo que os parâmetros apresentaram valores de 
capacidade de armazenamento de água no solo (WM) variando de 352 mm para 7.522,8 mm. Para as 
demais sub-bacias também foi verificada uma variação para os parâmetros, uma vez que a calibração 
foi realizada individualmente para cada sub-bacia, neste processo também foi usada a calibração 
solidária, em que os parâmetros com o mesmo tipo de solo possuem relação no processo de calibração, 
aumentando a coesão entre seus parâmetros (Jardim et al., 2017). 
 
Tabela 5 - Parâmetros calibrados na Sub-Bacia 1 
Sub-bacia 1 
 
Uso Wm b Kbas Kint XL Wc 
FlorRas 5626,9 0,17 8,4 23,4 0,7 0,3 
FlorProf 352,8 0,9 12,59 39,13 0,93 0,3 
AgriRas 7522,8 0,34 6,79 41,79 0,61 0,1 
AgriProf 1210,2 0,21 1,21 23,85 0,73 0,1 
CampRas 642,2 0,76 10,38 18,79 0,45 0,1 
CampProf 2968,4 0,92 14,36 33,64 0,66 0,1 
Agua 0 0 0 0 0 0 
CS 34,37 
 
CI 276,99 
 
CB 15009,88 
 
QB_M3/SKM2 0,01 
 
 
Os valores encontrados de NS e NSlog (Tabela 6) para a calibração são considerados 
aceitáveis e para variação de volume a calibração atingiu resultados considerados ótimos (entre -10 e 
10%), (Moriasi et al., 2007). Exceção da estação Prox. R. Verde-66865000, que se encontra na sub-
bacia 5, devido à escassez de dados de vazão e por consequência 
 
Tabela 6 - Análise estatística dos parâmetros NS, NSlog e ∆V 
Estações 
Sub-bacia Parâmetros estatísticos 
NS NSLog ∆V(%) 
Coxim-66870000 1 0,644 0,688 7,413 
Pedro Gomes -66845000 2 0,651 0,7 2,017 
Garimpagem-66855000 3 0,571 0,448 1,846 
Conflu. . Jauru - 66849000 4 0,6 0,588 6,206 
Prox. R. Verde-66865000 5 0,063 -0,22 30,765 
 
17 
 
A Figura 9 ilustra as vazões observadas e calculadas nas estações de Garimpagem, 
Confluência Jauru, Pedro Gomes e Coxim. Os resultados mostram que há consistência para resultados 
entre os hidrogramas. 
 
 
Figura 9 - Hidrogramas observados e calculados 
 
O modelo tende a subestimar as vazões de pico, mas foi negligenciado por que as curvas de 
classificação não são bem definidas em vazões mais altas, devido à pouca medição de vazão 
disponível em estágios mais elevados (Collischonn & Tucci, 2001), 
Os valores utilizados para a calibração foram satisfatórios de tal formaque foram utilizados 
como o cenário de controle utilizado para comparação com os cenários de projeção climática e de 
cobertura de solo 
 
3.3 Cenários 
 
A Figura 10 representa o gráfico da tendência de mudança do uso do solo até 2050, resultados 
estes obtidos pelo trabalho de Soares Filho et al. (2018), na qual foi otimizado para apenas três 
classificações de agricultura (agricultura e pastagem), floresta e campo. Foi verificado um aumento 
18 
 
significativo nas áreas de produção, sendo que em 2050 tenderá a uma elevação de 32,3% 
aproximadamente, e consequentemente, a diminuição de área de floresta. 
 
 
Figura 10 - Mudança do uso e ocupação do solo com projeção até 2050 
 
Observou-se sobre a mudança climática entre as precipitações atuais e as futuras, com 
tendência a diminuir quantitativamente, conforme a Figura 11 em que ilustra as precipitações médias 
atuais em diversos pontos da região, bem como a projeção futura de 2030 até 2050, calculando a 
diferença entre o cenário e o observado obtém-se a anomalia, que consiste em uma tendência na 
redução da quantidade de precipitação de 16,9 a 176 mm em grande parte das sub-bacias 2, 3, 4 e 5, 
principalmente em locais com topografia mais elevada. E em uma pequena porção da sub-bacia 1 um 
aumento de 23 a 103 mm da precipitação nos locais com menor declive. 
A bacia hidrográfica varia sua precipitação média de 1283 a 1782 mm atualmente, e a 
tendência até 2050 com uma variação de 1283 a 1562 mm, ou seja, uma redução de aproximadamente 
12%, consequentemente, impactando diretamente na vazão na calha do rio Taquari. 
 
19 
 
 
Figura 11 - Mudança da precipitação média atual (b) e a precipitação média de 2030 a 2050 (a), 
resultando na anomalia entre ambas (c) 
 
A partir das mudanças tanto do uso do solo quanto a climática, verificou-se a alteração da 
vazão no exutório da bacia hidrográfica, para as combinações propostas, conforme a Figura 12, 
percebe-se a diminuição da vazão média mensal em relação a vazão de controle, variando o Bias em 
aproximadamente - 25% para 2050 com a mudança climática e projeção do uso do solo. Observando 
apenas a mudança do uso do solo, obteve uma variação menor do Bias de até -14% para 2050. 
 
 
Figura 12 - Variação da vazão entre os cenários e o controle (a) e o Bias (b) 
 
20 
 
 
Figura 13 - Vazão de base entre os cenários e o controle (a) e o Bias (b) 
 
 
Figura 14 - Evapotranspiração média mensal (a) e Bias (b) 
 
Em contrapartida na grande maioria do cenário e a fim de justificar a queda da vazão média 
mensal no exutório da bacia, verificou-se o aumento da vazão de base com o aumento da infiltração 
(Figura 13a,b) e evapotranspiração (Figura 14a,b), devido a alteração do uso do solo propiciando a 
infiltração e o aumento da temperatura e insolação. Exceto com a combinação de mudança climática 
e o uso atual do solo pois há uma tendência de aumentar a vazão em média mensal, principalmente 
na época de cheia, verificado o incremento da vazão de base com essa perturbação, porém a 
evapotranspiração diminui em média de 4,5%. 
Ademais, o cenário mais otimista levando em conta a mudança do uso do solo com técnicas de 
emissão de baixo carbono, verificou-se uma queda menor variação na vazão. 
 
4 CONCLUSÃO 
 
Pode-se considerar o modelo como representativo para a área da BAT, visto que os 
hidrogramas da simulação são bastante similares aos hidrogramas construídos com os dados 
observados para o mesmo período da calibração e os cálculos estatísticos. O que permite a utilização 
dos valores obtidos em futuros estudos na região. 
21 
 
É importante salientar que a região é escassa de dados de vazão para o processo de construção 
da simulação hidrológica, o que gera problemas na avaliação do modelo, assim caso obtenha-se uma 
maior base de dados para o processo de entrada no modelo, é provável que se obtenha um melhor 
resultado. 
O modelo também foi capaz de representar as mudanças das variáveis hidrológicas, climáticas 
e uso do solo proporcionando resultados satisfatórios com tais alterações e um alerta sobre a tendência 
futura da bacia hidrográfica, ratificando a importância de técnicas de mitigação na emissão do gás 
carbônico. 
Portanto, recomenda-se também combinar os resultados obtidos desta simulação com dados 
de sedimentológicos, uma vez que esta área de estudo tem grande contribuição na descarga sólida na 
região do Pantanal. 
 
 
5 AGRADECIMENTOS 
 
O presente trabalho foi realizado com apoio da Fundação Universidade Federal de Mato 
Grosso do Sul – UFMS/MEC – Brasil, Financiadora de Estudos e Projetos (FINEP) através do projeto 
de pesquisa MORHIS (01.13.0455.00), Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível 
Superior – Brasil (CAPES) e Programa de Pós-graduação em Tecnologias Ambientais da Faculdade 
de Engenharias, Arquitetura e Urbanismo e Geografia – PPGTA/FAENG/UFMS. 
 
22 
 
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26 
 
CAPÍTULO 2 
 
ANÁLISE DAS MUDANÇAS DO USO DO SOLO E FATOR R NA 
DESCARGA SÓLIDA EM SUSPENSÃO DO RIO 
 
RESUMO 
A qualidade dos rios não compreende apenas uma análise da dinâmica do seu leito, mas todo o 
processo que acontece na bacia hidrográfica, desde a erosão, o transporte e deposição dos sedimentos. 
Com a ação do homem pode potencializar os impactos negativos levando ao assoreamento e 
destruindo a vida aquática. Para tanto, faz-se necessário realizar um levantamento das áreas 
vulneráveis as perdas de solo, bem como a exportação do sedimento até a calha do rio e maximizar 
locais que possam reter mais sedimentos. Portanto, este trabalho tem como objetivo avaliar diferentes 
cenários de alterações do Fator R e o uso do solo a partir da calibração do modelo em relação do 
cenário atual. Para tanto utilizou o modelo InVEST 3.0 – SDR, calibrado com o parâmetro k igual a 
2 resultando em uma diferença relativa do observado e calculado de 0,28%, com isso foi capaz de 
predizer o aporte de sedimento que é exportado até o leito do rio Taquari localizado no Pantanal – 
Brasil, possibilitando estimar os cenários até 2050 com diferentes mudança do uso do solo. Resultou-
se em um aumento significativo de sedimento exportado com uma evolução de até 28%. Além disso 
o modelo foi capaz de identificar os locais que exportam sedimento e chegam até o exutório da bacia, 
e assim, trazendo suporte para uma melhor tomada de decisão na recuperação da área degradada. 
 
Palavras-chaves: InVEST; Pantanal; Sedimento exportado; USLE 
 
ABSTRACT 
The quality of rivers does not only include an analysis of the dynamics of its riverbed, but the entire 
process that takes place in the watershed, from erosion, transport and deposition of sediments. With 
the action of human can potentiate the negative impacts leading to siltation and destroying aquatic 
life. Therefore, it is necessary to survey the vulnerable areas for soil loss, as well as export the 
sediment to the river channel and maximize sites that can retain more sediment. Therefore, this paper 
aims to evaluate different scenarios of land use change from the model calibration in relation to the 
current scenario. The InVEST 3.0 - SDR model, calibrated with the k parameter equal to 2, resulting 
in a relative difference of observed and calculated of 0.28%, was able to predict the sediment input 
that is exported to the bed of Taquari river located in the Pantanal - Brazil, making it possible to 
estimate the scenarios until 2050 with different changes in land use. This resulted in a significant 
increase in exported sediment up to 28%. In addition, the model was able to identifysediment-
exporting sites that reach the basin's outfall, thus supporting better decision-making in the recovery 
of the degraded area. 
Keywords – InVEST; Pantanal; Export Sediment; USLE 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
27 
 
1 INTRODUÇÃO 
 
A erosão, o transporte e a deposição de sedimentos são processos naturais que podem sofrer 
desequilíbrio com a ação do homem. Ações como a retirada da vegetação, o manejo inadequado do 
solo, e a ocupação, e a ocupação urbana acelerada próxima às margens de rios são alguns dos fatores 
que afetam o transporte de sedimentos. 
Portanto a análise de uma bacia hidrográfica não compreende apenas os processos que 
ocorrem no leito dos rios, já que grande parte dossedimentos transportados é oriunda de áreas situadas 
mais a montante, vindos das encostas da bacia. Assim, qualquer alteração que aconteça em uma bacia 
hidrográfica repercutirá em consequências diretas ou indiretas sobre os canais fluviais (Mendonça, 
2013). 
Conforme Yang (1996) os fatores que determinam a produção de sedimentos de uma bacia 
hidrográfica podem ser resumidos em: quantidade e intensidade pluviométrica, tipo de solo e 
formação geológica, cobertura do solo, uso do solo, topografia, taxa de erosão, drenagem, 
declividade, forma, tamanho e alinhamento dos canais, características dos sedimentos, tais como 
granulometria e mineralogia e características hidráulicas do canal. 
Assim, proteger e restaurar bacias degradadas são uma parte essencial das estratégias futuras 
para fornecer água potável limpa e garantir segurança hídrica da população (Barnes et al., 2009) 
O Rio Taquari sempre transportou muita areia fina (Brasil, 1974), constituindo-se como um 
dos principais formadores do Pantanal. Entretanto, a expansão da atividade agropecuária na sua alta 
bacia, iniciada no final da década de 70, intensificou o assoreamento do leito do Taquari no Pantanal 
e consequentemente, contribuiu para a inundação permanente, nas últimas décadas, de milhares de 
km² de terras na planície do seu baixo curso. Essa inundação tem sido apontada como o mais grave 
problema ambiental e socioeconômico do Pantanal. 
A partir disso, esse trabalho tem por objetivo avaliar as alterações da descarga sólida em 
suspensão do rio Taquari a partir da calibração do modelo InVEST SDR e propor cenários futuros 
com diferentes modificações do Fator R e do uso do solo até 2050. 
 
2 MATERIAIS E MÉTODOS 
 
2.1 Área de Estudo 
 
O rio Taquari é um rio importante da bacia do Alto Paraguai, no bioma Pantanal que é 
reconhecido como Patrimônio Nacional pela Constituição Federal (Brasil, 1988) e Patrimônio Natural 
da Humanidade pela Unesco, o maior sistema de água doce do mundo, com grande diversidade de 
28 
 
flora e fauna. Sua importância sugere um tratamento muito cuidadoso e qualquer contribuição 
científica pode ser útil na manutenção do ecossistema. 
Além disso, em termos geomorfológicos, a Bacia do Alto Taquari encontra-se inserida na 
região influenciada preponderantemente por áreas de areias quartzosas (IBGE, 1990). Esta 
característica faz com que os ecossistemas apresentem grande susceptibilidade à erosão, devido à 
fragilidade estrutural de seus solos e ao manejo inadequado dos solos. 
As características fisionômicas gerais da área encontram-se influenciadas principalmente 
pelas interpenetrações de formas vegetais encontradas nos Cerrados, com predomínio de vegetação 
arbórea aberta e pastagens, e pela presença do Planalto Central e da Serra de Maracajú (Antas & 
Nascimento, 1996; Brasil, 1997). Nas regiões localizadas a montante destes ecossistemas detecta-se 
algumas áreas com formações florestais estacionais (IBGE, 1990). 
Com a intensificação da abertura de novas frentes agrícolas na região centro-oeste, as atividades 
antrópicas começaram a apresentar grande influência negativa nos corpos de água da região do Alto 
Taquari, principalmente devido aos processos de erosão e assoreamento causados pelo desmatamento 
e pelas técnicas incipientes de manejo de solo para o plantio da soja e criação extensiva de gado 
bovino em grande escala (Oliveira et al., 1998; Jongman, 2005). A bacia possui uma cobertura de 
florestas e cerrados, composta em sua maior parte por pecuária e agricultura (Collischonn, Tucci, 
2001). 
A bacia hidrográfica do rio Taquari-MS, especificamente a Bacia do Alto Taquari (BAT), 
localiza-se na região do Planalto, como parte integrante da Bacia do Alto Paraguai (BAP), 
aproximadamente entre os paralelos 17° e 20° Sul, e os meridianos 53° e 55° Oeste. Com uma área 
de 27.672,4 km². 
 
Figura 15 - Área de estudo - Bacia do Alto Taquari 
29 
 
 
2.2 Descrição do modelo InVEST – Sediment Delivery Ratio 
 
O módulo do sedimento exportado é um modelo espacialmente explícito, trabalhando na 
resolução espacial da varredura do modelo de elevação digital de entrada (DEM). Para cada pixel, o 
modelo primeiro calcula a quantidade de perda anual de solo a partir desse pixel, depois calcula a 
taxa de sedimentos exportado (SDR), que é a proporção de perda de solo que realmente atinge o 
fluxo. Quando o sedimento atinge o fluxo, assumimos que ele termina na saída da bacia hidrográfica, 
portanto, nenhum processo em fluxo é modelado. Essa abordagem foi proposta por Borselli et al. 
(2008) e tem recebido crescente interesse nos últimos anos (Cavalli et al., 2013; López-vicente et al., 
2013; Sougnez et al., 2011). 
De acordo com Hamel et al. (2015) o objetivo do modelo de entrega de sedimentos InVEST 
é mapear e quantificar a exportação e retenção de sedimentos em áreas predominantemente rurais. O 
modelo é totalmente distribuído e baseado em GIS, aceitando entradas rasters de clima, solo, 
topografia e uso e cobertura da terra (LULC). As saídas representam o exportado e retenção média 
anual de sedimentos da bacia hidrográfica, bem como mapas que representam a contribuição por pixel 
para a produção de sedimentos. Para cada pixel (Figura 1), o algoritmo primeiro calcula a quantidade 
anual média de sedimentos erodidos ou perda de solo e, em seguida, a taxa de exportação de 
sedimentos (SDR), que corresponde à proporção de solo perda realmente atingindo o fluxo. 
 
 
Figura 16 - Abordagem conceitual proposta por Borselli et al. (2008), utilizada no modelo de 
exportação de sedimentos. Fonte: Sharp et al. (2016) 
 
A partir disso, a abordagem calcula a quantidade de sedimento erodido através da equação de 
perda de solo (USLEi) e em seguida o sedimento exportado (SDRi) que é a proporção de perda de 
30 
 
solo que realmente alcança o exutório da bacia hidrográfica por pixel (Equação 1), resultando na 
carga de sedimento exportado dado por ton.ha-1.ano-1(E). 
� = � ����� × ���� 
(1) 
Para o cálculo da USLE é feita a partir da equação 2. 
����� = � × � × �� × � × � (2) 
onde R é a erosividade da chuva (MJ⋅mm⋅ha−1 ⋅h −1 ), K é a erodibilidade do solo (t⋅ha⋅h⋅MJ-1 ⋅ha−1 
⋅mm−1 ), LS é o fator de gradiente de declividade, C é o fator de uso e manejo do solo e P é o fator de 
práticas conservacionistas (RENARD et al., 1997). O fator LS é calculado pelo modelo digital de 
elevação (MDE) conforme descrito por DESMET e GOVERS (1996). 
O cálculo do sedimento exportado por pixel i é baseado pelo índice de conectividade (IC) 
(Vigiak et al., 2012), uma função da área superior (Dup) e do traçado do fluxo entre o pixel e o fluxo 
mais próximo (Ddn), conforme descrito por Borselli et al., (2008), tal índice reproduz o transporte do 
sedimento no escoamento superficial, modelando a exportação ou retenção do sedimento pixel a pixel 
baseado na relação entre as declividades dos pixels vizinhos. 
���� =
������
1 + exp(
��� − ���
�
)
 
(3) 
onde o SDRmax é valor máximo teórico do SDR, definido com um valor comum de 0,8 (Vigiak et al., 
2012), e IC e k os valores dos parâmetros calibráveis. Os avanços na ciência da modelagem de 
sedimentos devem refinar a compreensão da conectividade hidrológica e ajudar a melhorar esta 
orientação. Enquanto isso, seguindo outros autores (Jamshidi et al., 2013), recomenda-se definir esses 
parâmetros para seus valores padrão (IC = 0,5 e k = 2) e usar k apenas para calibração (Vigiak et al., 
2012). 
Deve ser observada sobre o uso do conceito do SDR para modelagem de retenção de 
sedimentos. Primeiro, os fatores IC e SDR são funções da resolução MDE, que introduz incertezas 
no previsões absolutas. No entanto, espera-se que a sensibilidade ao MDE ser baixo devido ao fato 
de o IC ser uma razão, com tamanho de pixel tanto no numerador quanto no denominador (Vigiak et 
al., 2012). Em resumo, o modelo trabalho conforme a ilustração simplificada em apenas duas 
dimensões (Figura