TCC2-DANIEL-Final-Ficha

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UNIVERSIDADE FEDERAL DO RIO GRANDE DO NORTE - UFRN 
CENTRO DE TECNOLOGIA – CT 
DEPARTAMENTO DE ENGENHARIA CIVIL 
ENGENHARIA AMBIENTAL 
 
 
 
UTILIZAÇÃO DO MODELO DE GRANDES BACIAS HIDROGRÁFICAS – 
MGB-IPH EM RESERVATÓRIOS DA BACIA DO RIO PIRANHAS-AÇU 
 
 
 
Daniel Soares da Silva 
 
 
 
Orientador (a): Prof. Dra. Joana Darc Freire de Medeiros 
Natal/RN 
2019
 
 
Daniel Soares da Silva Página i 
 
 
 Universidade Federal do Rio Grande do Norte - UFRN 
Sistema de Bibliotecas - SISBI 
 Catalogação de Publicação na Fonte. UFRN - Biblioteca Central Zila Mamede 
 
 Silva, Daniel Soares da. 
 Utilização do modelo de grandes bacias hidrográficas - MGB-IPH 
em reservatórios da bacia do rio Piranhas -Açu / Daniel Soares da 
Silva. - 2019. 
 17 f.: il. 
 
 Monografia (graduação) - Universidade Federal do Rio Grande do 
Norte, Centro de Tecnologia, Curso de Engenharia Ambiental. 
Natal, RN, 2019. 
 Orientadora: Profa. Dra. Joana Darc Freire de Medeiros. 
 
 
 1. Recursos hídricos - Semiárido - Monografia. 2. Modelo 
hidrológico distribuído - Monografia. 3. Calibração - Monografia. 
I. Medeiros, Joana Darc Freire de. II. Título. 
 
RN/UF/BCZM CDU 556.18(813.2) 
 
 
 
 
 Elaborado por Kalline Bezerra da Silva - CRB-15 / 327 
 
 
 
Daniel Soares da Silva Página ii 
 
RESUMO 
Os problemas relacionados aos recursos hídricos na região semiárida do Nordeste 
brasileiro faz com que seja necessária a utilização de alguma metodologia que ajude a 
definir o comportamento hidrológico de uma bacia hidrográfica, para que se possa ter 
um melhor planejamento para solucionar os problemas ocasionados pelas secas. Nesse 
sentido, o MGB-IPH entra como um grande auxiliador no intuito de se realizar a 
modelagem hidrológica da bacia. Foi então calibrado e aplicado o modelo na Bacia do 
Rio Piranhas-Açu, de maneira a verificar a utilização do modelo em reservatórios 
presentes na bacia e comparado os dados calculados pelo modelo com os dados 
presentes no Plano da Bacia. Foi constatado que o modelo obteve vazões abaixo das 
vazões obtidas no Plano, em função dos reservatórios de grande porte presentes na 
bacia, no entanto a calibração do modelo apresentou um coeficiente de eficiência de 
Nash-Sutcliffe elevado. 
Palavras-chave: Semiárido, Modelo hidrológico distribuído, Calibração. 
ABSTRACT 
The problems related to water resources in the semi-arid region of the Brazilian 
Northeast make it necessary to use some methodology to help define the hydrological 
behavior of a river basin, so that better planning can be done to solve the problems 
caused by the droughts. In this sense, the MGB-IPH is a great aid in the hydrological 
modeling of the basin. The model was then calibrated and applied in the Piranhas-Açu 
River Basin, in order to verify the use of the model in reservoirs present in the basin and 
compared the data calculated by the model with the data present in the Basin Plan. It 
was verified that the model obtained flow rates below the flows obtained in the Plan, 
due to the large reservoirs present in the basin, however, the calibration of the model 
presented a high Nash-Sutcliffe efficiency coefficient. 
Palavras-chave: Semi-arid, Hydrological distributed model, Calibration. 
 
 
Daniel Soares da Silva Página iii 
 
Sumário 
1. INTRODUÇÃO .................................................................................................... 4 
2. METODOLOGIA ................................................................................................. 5 
2.1. Área de estudo ................................................................................................ 5 
2.2. Modelagem através do MGB-IPH ................................................................... 7 
2.2.1. Pré-processamento ................................................................................... 7 
2.2.2. Dados de entrada ..................................................................................... 9 
2.2.3. Calibração dos parâmetros ....................................................................... 9 
2.2.4. Simulação da bacia ................................................................................ 10 
3. RESULTADOS E DISCUSSÕES ....................................................................... 11 
3.1. Calibração do modelo ................................................................................... 11 
3.2. Simulação ..................................................................................................... 13 
4. CONCLUSÕES .................................................................................................. 16 
5. REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS ................................................................. 17 
 
 
 
 
 
Daniel Soares da Silva Página 4 
 
1. INTRODUÇÃO 
A região semiárida do Nordeste brasileiro se caracteriza por apresentar uma 
precipitação pluviométrica reduzida, concentrada em poucos meses, com grande 
variabilidade interanual, aliada a uma forte insolação, o que resulta na intermitência da 
rede hidrográfica (SILVA, 2010; STRAHLER; STRAHLER, 1994). Esses problemas 
ocasionam dificuldades na gestão de recursos hídricos da região e faz-se necessário 
conhecer o comportamento hidrológico das bacias, de modo a se avaliar a 
disponibilidade hídrica e possibilitar um melhor planejamento dos usos, reduzindo os 
conflitos. 
Uma maneira que pode ser utilizada para se compreender os processos 
hidrológicos que envolvem uma bacia hidrográfica é a modelagem hidrológica, que 
permite analisar processos, como, por exemplo, a transformação de chuva em vazão, de 
modo a entender como a bacia se comporta ao longo do ano, com as variações de 
precipitação ao qual ela está submetida (TUCCI, 1998). 
Existem diversos modelos que podem ser utilizados para simular o processo de 
transformação de chuva em vazão, dentre eles o Modelo de Grandes Bacias (MGB), 
desenvolvido pelo Instituto de Pesquisas Hidráulicas (IPH) da Universidade Federal do 
Rio Grande do Sul - UFRGS. O MGB é capaz de realizar a simulação de vários 
processos, como: interceptação, balanço d’água no solo, evapotranspiração, geração de 
escoamento superficial, sub-superficial, subterrâneo e propagação do escoamento na 
rede de drenagem (COLLISCHONN, 2001). 
Nesse modelo a bacia é discretizada em unidades irregulares, definidas a partir 
de dados do relevo de um Modelo Digital de Elevação (MDE), denominadas 
minibacias. Em cada minibacia, é identificado o uso, o tipo de solo e o tipo de 
vegetação. A interação entre a vegetação e o tipo e uso de solo define as zonas com o 
mesmo comportamento hidrológico, chamadas de unidades de resposta hidrológica 
(URH). Em cada URH é realizado o balanço hídrico (COLLISCHONN, 2001). 
O MGB-IPH foi desenvolvido e tem sido amplamente utilizado para grandes 
bacias hidrográficas de rios perenes em algumas regiões do país, como, por exemplo, na 
Bacia do rio São Francisco (SILVA; COLLISCHONN; TUCCI, 2005), na Bacia do rio 
Piracicaba, situada na região sudeste do estado de São Paulo e Sul do estado de Minas 
Gerais (MELLER; BRAVO; COLLISCHONN 2012), na Bacia do rio Ijuí Rio Grande 
do Sul (FAN; COLLISCHONN, 2014) e até mesmo bacias que abrangem outras áreas 
 
 
Daniel Soares da Silva Página 5 
 
da América Latina, como é o caso, por exemplo, da Bacia do rio Paraná, que é de 
importância vital para a produção de energia hidrelétrica na Argentina, Brasil e Paraguai 
(ADAM et al., 2015) e também da Bacia do rio Madeira, que se estende pelo Brasil, 
Bolívia e Peru (RIBEIRO NETO, 2006). Nestas regiões sua aplicação tem apresentado 
bons resultados. 
No entanto, o semiárido nordestino apresenta características climáticas e 
hidrológicas muito diversas e existem poucas aplicações do MGB-IPH. Felix & Paz 
(2016), por exemplo, aplicou o MGB-IPH na bacia hidrográficado rio Piancó, enquanto 
Negreiros (2017), avaliou a aplicação na bacia do rio Seridó, ambas sub-bacias da bacia 
hidrográfica Piranhas-Açu. No trabalho de Felix & Paz (2016) o MGB-IPH conseguiu 
simular a forte sazonalidade da bacia, apresentando vazões calculadas muito próximas 
das vazões observadas, indicando que este modelo apresenta um bom potencial para 
representar os fenômenos hidrológicos de uma bacia hidrográfica da região semiárida, já 
no trabalho de Negreiros (2017), onde foi realizada a aplicação do MGB-IPH na bacia 
do rio Seridó, os resultados da calibração mostraram que o modelo não foi capaz de 
representar de maneira satisfatória o regime de vazões da bacia estudada. 
Dessa forma, o objetivo principal desse trabalho foi analisar o desempenho do 
modelo hidrológico MGB-IPH em representar as variações dos processos hidrológicos 
na bacia do rio Piranhas-Açu, mais especificamente em três reservatórios da bacia, o 
açude Itans, o açude Cruzeta e o açude Sabugi de modo a avaliar o comportamento 
hidrológico, promovendo a comparação com os dados do plano da bacia hidrográfica 
em questão com os dados calculados pelo modelo. 
2. METODOLOGIA 
2.1.Área de estudo 
A bacia hidrográfica do rio Piranhas-Açu está situada na região semiárida do 
Nordeste brasileiro, possui uma área de drenagem de 43.683 km² que está parcialmente 
inserida nos Estados da Paraíba (60%) e do Rio Grande do Norte (40%) (Figura 1). A 
bacia abrange 147 municípios, dos quais 47 pertencem ao Estado do Rio Grande do 
Norte e 100 ao Estado da Paraíba (ANA, 2014). 
 
 
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Figura 1 - Localização da bacia Piranhas-Açu 
 
Fonte: Autor 
Segundo a ANA (2014), a bacia Piranhas-Açu possui uma grande variabilidade 
interanual de precipitação, com chuvas bastante concentradas em poucos meses do ano 
e altas taxas de evaporação que causam perdas significativas das reservas de água, 
resultando na intermitência natural dos rios e demais corpos d’água. A bacia, portanto, 
apresenta sérios problemas de déficit hídrico e períodos de seca prolongados. 
O clima da bacia, segundo a classificação climática de Köppen, varia do tipo A 
(clima tropical) na porção mais a montante ao tipo B (clima árido) no restante da bacia, 
com temperatura média variando entre 24,2°C a 28,2°C, precipitações médias anuais da 
ordem de 590 a 940 mm/ano, concentradas nos meses de fevereiro a maio, e 
evapotranspiração na faixa de 1.786 mm/ano (ANA, 2014). 
Foram escolhidos três reservatórios onde o modelo foi aplicado, a Tabela 1 
apresenta os principais dados dos mesmos. 
Tabela 1. Dados dos reservatórios escolhidos. 
Reservatório Município Latitude Longitude 
Ano de 
Construção 
Itans Caicó/RN 06º 29’ 25,65’’ S 37’’ 03 59,74 W’ 1935 
Cruzeta Cruzeta/RN 06º 24’ 37,18’’ S 36° 47’ 49,70’’ W 1929 
Sabugi São João do Sabugi/RN 06º 38’ 47,53’’ S 37’’ 11 54,61 W’ 1965 
Fonte: ANA, 2017 
 
 
 
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A Figura 2 apresenta a localização dos açudes escolhidos para realizar a 
aplicação do modelo. 
Figura 2. Localização dos açudes escolhidos. 
 
Fonte: Autor 
2.2. Modelagem através do MGB-IPH 
2.2.1. Pré-processamento 
No pré-processamento dos arquivos de entrada para utilização do MGB-IPH, 
fez-se uso do pacote de ferramentas IPH-Hydro Tools, que é um plugin para o software 
de SIG MapWindow GIS®, assim como o próprio plugin do MGB-IPH acoplado ao 
software. 
O plugin IPH-Hydro Tools utiliza o Modelo Digital de Elevação (MDE) da 
região como arquivo de entrada para gerar os arquivos necessários no pré-
processamento do MGB-IPH. O MDE utilizado foi obtido através de imagens SRTM, 
geradas pela Shuttle Radar Topography Mission, da National Geospatial-Intelligence 
Agency – NGA e NASA, obtidas diretamente pelo site 
(http://srtm.csi.cgiar.org/SELECTION/inputCoord.asp) do Consortium for Spatial 
Information (CGIAR-CSI) com resolução espacial de 90 metros. 
Inicialmente foi realizado o preenchimento das depressões do MDE (valor da 
altitude de uma ou mais célula menor que o da célula vizinha). Em seguida foi utilizado 
o plugin para se determinar a direção de fluxo dos corpos d’águas da bacia de interesse. 
De posse das direções de fluxo pôde-se definir a rede de drenagem da bacia. Para o caso 
 
 
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estudado foi selecionado um limite de área de drenagem de 5000 m², este limite de área 
de drenagem afluente a rede mostra os canais de fluxo de água que são conectados entre 
si e que drenam a água da chuva numa densidade aceitável para o tamanho da bacia. 
Com a direção de fluxo, foi delimitada a bacia. A área da bacia obtida por esta 
metodologia foi de 42.557 km
2
 este valor é semelhante ao apresentado no Plano de 
Recursos Hídricos da Bacia Hidrográfica do Rio Piranhas-Açu (43.683 km²) (ANA, 
2014). 
Na sequência foi utilizado o arquivo de direções de fluxo, juntamente com a 
rede de drenagem, para gerar o arquivo de minibacias (Figura 3a), a bacia hidrográfica 
do rio Piranhas-Açu apresentou 1000 minibacias. 
Após definidas as minibacias, foi necessário definir as URHs, para isso foi 
utilizado um mapa de URH da América do Sul e recortada apenas a área de interesse 
(Figura 3b e Tabela 2). 
Figura 3. Resultados do pré-processamento. (a) minibacias geradas; (b) URHs. 
 
Fonte: Autor 
Tabela 2. Tipos de URHs e respectivas porcentagens 
Código Descrição Porcentagem 
1 Caatinga densa em solo raso 4,65% 
2 Caatinga densa em solo profundo 0,91% 
3 Agricultura em solo raso 26,37% 
4 Agricultura em solo profundo 5,76% 
5 Caatinga em solo raso 50,29% 
6 Caatinga em solo profundo 10,37% 
7 Várzeas inundáveis 0,19% 
8 Áreas semi-impermeáveis 0,10% 
9 Água 1,44% 
Fonte: Autor 
(a) (b) 
 
 
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2.2.2. Dados de entrada 
Além dos dados e informações obtidas no pré-processamento, o MGB utiliza 
diversos outros dados, tais como: dados de chuva (precipitação diária), vazão, clima 
(médias climáticas mensais dos parâmetros como temperatura, vento, umidade relativa, 
insolação e pressão atmosférica da região). 
Os dados de precipitação das estações pluviométricas localizadas no Rio Grande 
do Norte tiveram como fonte a EMPARN (Empresa de Pesquisa Agropecuária do Rio 
Grande do Norte), enquanto os dados de precipitação das estações localizadas na 
Paraíba foram cedidos pela AESA (Agência Executiva de Gestão das Águas). Os dados 
de vazão foram obtidos diretamente pelo ANA data acquisition, presente no próprio 
plugin do MGB. Os arquivos de clima foram obtidos através de base de dados interna 
de normais para o Brasil (INMET) também presente no plugin do MGB. 
Nesse estudo, para a calibração, foram utilizadas 56 postos pluviométricos e 1 
posto fluviométrico (37470000), localizado em Jardim de Piranhas. O período utilizado 
para a calibração foi de 1962 a 2015 (Figura 4). 
Figura 4. Distribuição das estações 
 
Fonte: Autor 
2.2.3. Calibração dos parâmetros 
O modelo MGB utiliza um conjunto de parâmetros fixos e outro de parâmetros 
calibráveis. Os parâmetros considerados fixos são aqueles que não alteram 
significativamente os resultados do modelo, por exemplo: índice de área foliar (IAF), 
albedo, altura média da vegetação e resistência superficial do solo (COLLISHONN, 
 
 
Daniel Soares da Silva Página 10 
 
2001). Os parâmetros fixos utilizados foram utilizados os valores escolhidos por 
Negreiros (2017) (Tabela 3). 
Tabela 3. Parâmetros fixos utilizados 
URH Descrição Albedo IAF 
Altura média da 
vegetação (m) 
Resistência 
superficial (s/m) 
1 Caatinga densa em solo raso 0,13 6,0 10 100 
2 Caatinga densa em solo profundo 0,13 6,0 10 100 
3 Agricultura em solo raso 0,17 3,0 1,0 70 
4 Agricultura em solo profundo 0,17 3,0 1,0 70 
5 Caatinga em solo raso 0,18 2,0 6,0 60 
6 Caatinga em solo profundo 0,18 2,0 6,0 60 
7 Várzeas inundáveis 0,10 1,0 0,5 0 
8 Áreas Semi-Impermeáveis 0,10 1,0 0,5 200 
9Água 0,08 1,0 0,1 0 
Fonte: Negreiros, 2017 
Para ajustar o conjunto de parâmetros calibráveis, foram realizadas várias 
simulações manualmente. O ajuste da calibração do modelo foi feita utilizando o 
coeficiente de eficiência Nash-Sutcliffe (NS), que mostra quão próximo as vazões 
calculadas estão das vazões observadas no posto fluviométrico (Equação 1) (MORIASI 
et al., 2007). Quanto mais próximo de 1 for o coeficiente, melhor a calibração. 
NS=1-
∑ (Yiobs-Yisim)²𝑛𝑖=1
∑ (Yiobs-Yimean)²𝑛𝑖=1
 (1) 
Onde Yiobs e Yisim, são as vazões observadas e simuladas, respectivamente; e 
Yimean é a média das vazões observadas ao longo de todo o período da simulação. 
Segundo Gotschalk & Motoviloc (2000) NS = 1 corresponde a um ajuste 
perfeito, NS >0,75 o modelo é considerado adequado e bom; 0,36< NS <0,75 o modelo 
é considerado aceitável. Já segundo Zaapa (2002), valores de NS acima de 0,5 
qualificam o modelo para simulação. 
2.2.4. Simulação da bacia 
Com o modelo devidamente calibrado é possível realizar a simulação do 
processo de transformação de chuva em vazão, em qualquer ponto da bacia e se 
houverem dados medidos por estações fluviométricas nos pontos escolhidos, pode-se 
verificar se o modelo realmente está bem ajustado e se representa de maneira adequada 
as variações nas precipitações impostas ao longo do tempo. 
Foram escolhidos três reservatórios de interesse presentes na bacia para 
obtenção das vazões afluentes: Itans, Cruzeta e Sabugi e, com base nas precipitações, 
 
 
Daniel Soares da Silva Página 11 
 
foram geradas as vazões afluentes aos reservatórios no período de 1962 a 2009, o 
mesmo período de dados apresentado no plano. 
As vazões obtidas com o MGB foram comparadas com as séries de vazões 
afluentes aos reservatórios apresentadas no Plano de Recursos Hídricos da Bacia 
Hidrográfica do rio Piancó-Piranhas-Açu (ANA, 2014). 
3. RESULTADOS E DISCUSSÕES 
3.1. Calibração do modelo 
O MGB-IPH apresentou NS de 0,802, para a estação fluviométrica Nº 
37470000, localizada em Jardim de Piranhas/RN, um valor considerado adequado e 
bom, segundo Gotschalk & Motoviloc (2000). Este resultado é semelhante ao obtido 
por Felix & Paz (2016), que obteve um valor de NS de 0,7, mas bem diferente do 
resultado obtido por Negreiros (2017) que obteve valores de NS muito baixos, ambos os 
estudos foram realizados para sub-bacias do rio Piranhas-Açu. No estudo de Felix & 
Paz as estações fluviométricas analisadas no ajuste do modelo eram relativamente 
distantes de grandes reservatórios, enquanto no estudo de Negreiros, a bacia 
hidrográfica estudada (Bacia do rio Seridó) é fortemente influenciada pela presença de 
vários reservatórios de grande e médio porte. 
Na Tabela 4, são mostrados os parâmetros calibráveis para a bacia de estudo. O 
parâmetro Wm (mm), representa 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) 
parâmetro de drenagem sub-superficial, XL Índice de distribuição do tamanho dos 
poros, CAP parâmetro que representa a presença ou não de fluxo ascendente de 
umidade do lençol freático para o perfil do solo, WC (mm) limite de armazenamento 
para acontecer fluxo ascendente ou descendente. 
 
 
 
Daniel Soares da Silva Página 12 
 
Tabela 4. Parâmetros calibráveis 
URH Wm b Kbas Kint XL CAP WC 
Caatinga densa em solo raso 430 0.05 0 1 0.6 0 0.1 
Caatinga densa em solo profundo 730 0.05 0 1 0.6 0 0.1 
Agricultura em solo raso 430 0.05 0 1 0.6 0 0.1 
Agricultura em solo profundo 730 0.05 0 1 0.6 0 0.1 
Caatinga em solo raso 430 0.05 0 1 0.6 0 0.1 
Caatinga em solo profundo 730 0.05 0 1 0.6 0 0.1 
Várzeas inundáveis 800 0.05 0 1 0.6 0 0.1 
Áreas Semi-Impermeáveis 300 0.05 0 1 0.6 0 0.1 
Água 0 0 0 1 0.6 0 0.1 
Fonte: Autor 
Em regiões semiáridas têm-se baixos valores de Wm devido as baixas 
profundidade dos solos, quanto menor o valor de Wm, maior o escoamento superficial. 
Diferentemente do Wm o parâmetro b é diretamente proporcional ao escoamento 
superficial e indiretamente proporcional a quantidade de água que infiltra no solo, ou 
seja, quanto maior o parâmetro b, maior é o escoamento superficial e menor a infiltração 
(COLLISCHONN, 2001). Diante disso os valores adotados para o parâmetro b 
deveriam ser altos para a bacia devido a baixa profundidade do solo, no entanto, devido 
a alta retenção de água nos reservatórios, o valor de b que apresentou melhor 
performance foi muito baixo. Segundo Ribeiro Neto (2006) o parâmetro b deve variar 
entre 0 e 1,2. Os parâmetros Kbas e Kint, relacionados com a parcela da precipitação 
que gera escoamento subterrâneo e subsuperficial, respectivamente, são baixos devido a 
região semiárida ter geologia cristalina e ocorrer maior contribuição do escoamento 
superficial. 
O hidrograma resultante no período de calibração, ou seja, a representação 
gráfica da variação da vazão com o tempo para a estação fluviométrica escolhida 
(Figura 5), mostra que os valores calculados pelo modelo tendem a acompanhar os 
valores que foram observados na estação. Entre o ano de 2008 e 2009, pôde- se observar 
que o pico da vazão calculada é inferior ao da vazão observada, isso se deve ao fato 
destes anos terem sido extremamente chuvosos, de forma que a maioria dos 
reservatórios da região sangraram e, como o MGB foi calibrado para considerar que boa 
parte do armazenamento fica retido nos reservatórios, o modelo não consegue 
representar os eventos de vertimento que ocorreram nesse período. 
Assim como no estudo de Felix & Paz (2016) e de Negreiros (2017) a curva de 
permanência mostra uma diferença significativa. Estas diferenças tem relação com a 
 
 
Daniel Soares da Silva Página 13 
 
operação dos reservatórios, a estação fluviométrica utilizada, está localizada num trecho 
do rio Piranhas-Açu perenizado pelo reservatório Curemas-Mãe D’Água, fazendo com 
que curva de permanência dos dados observados apresente uma maior regularização que 
a curva de permanência dos dados calculados pelo modelo (Figura 6). 
Figura 5. Comparação entre hidrograma calculado e observado 
 
Fonte: Autor 
Figura 6. Curvas de permanência de vazões observadas e calculadas 
 
Fonte: Autor 
3.2. Simulação 
A Tabela 5 apresenta as médias e o desvio padrão das vazões afluentes aos 
reservatórios, encontradas no Plano da Bacia e as obtidas pelo modelo MGB. Observa-
se que as vazões do MGB são 46,56%, 45,66% e 74,05% abaixo das obtidas no Plano 
0
500
1000
1500
2000
2500
3000
3500
4000
4500
5000
Va
zã
o
 (
m
³/
s)
 
Data 
Calculado
Observado
1.00E-06
1.00E-05
1.00E-04
1.00E-03
1.00E-02
1.00E-01
1.00E+00
1.00E+01
1.00E+02
1.00E+03
1.00E+04
0% 20% 40% 60% 80% 100% 120%
Va
zã
o
 m
³/
s)
 
Permanência (%) 
Calculado
Observado
 
 
Daniel Soares da Silva Página 14 
 
de Recursos Hídricos da bacia para os açudes Itans, Cruzeta e Sabugi, respectivamente, 
indicando uma tendência de subestimativa das vazões. O Plano utilizou na simulação 
dos reservatórios o modelo SMAP calibrado para a estação fluviométrica Piancó 
(37340000), que não sofre influência significativa de açudagem a montante, tal posto 
fluviométrico fica a montante de um grande reservatório de interesse (Curemas-Mãe 
D’Água), o fato da calibração do modelo utilizado no Plano não levar em consideração 
a vazão retida pelo reservatório, faz com que o mesmo obtenha valores maiores de 
vazões afluentes aos reservatórios a jusante. 
Tabela 5. Médias e desvio padrão dos dados calculados e do plano. 
Açude 
Vazão 
Média 
(MGB) 
Vazão 
Média 
(Plano) 
Desvio 
Padrão 
(MGB) 
Desvio 
Padrão 
(Plano) 
Q max 
(MGB) 
Q max 
(Plano) 
Q min 
(MGB) 
Q min 
(Plano) 
Itans 1,32 2,47 5,25 10,40 90,52 180,85 0 0 
Cruzeta 0,94 1,73 2,93 5,80 35,57 55,25 0 0 
Sabugi 1,50 4,05 5,68 16,68 66,90 266,37 00 
Fonte: Autor 
O MGB consegue acompanhar bem a sazonalidade nas vazões em função das 
variações pluviométricas na bacia estudada, no entanto, os valores de vazão afluentes 
foram sistematicamente inferiores aos simulados pelo modelo SMAP no Plano da Bacia 
(Figura 7, Figura 8 e Figura 9). 
Figura 7. Vazões do plano e calculadas pelo MGB para o açude Itans 
 
Fonte: Autor 
0.000
20.000
40.000
60.000
80.000
100.000
120.000
140.000
160.000
180.000
V
az
ão
 (
m
³/
s)
 
Data 
Itans 
Plano
Calculado (MGB)
 
 
Daniel Soares da Silva Página 15 
 
Figura 8. Vazões do plano e calculadas pelo MGB para o açude de Cruzeta 
 
Fonte: Autor 
 
Figura 9. Vazões do plano e calculadas pelo MGB para o açude Sabugi 
 
Fonte: Autor 
O valor de NS encontrado na calibração do modelo mostrou que para os dados 
observados na vazão do posto fluviométrico escolhido o modelo estava adequado para 
0.000
10.000
20.000
30.000
40.000
50.000
Va
zã
o
 (
m
³/
s)
 
Data 
Cruzeta 
Plano
Calculado (MGB)
0.000
50.000
100.000
150.000
200.000
250.000
Va
zã
o
 (
m
³/
s)
 
Data 
Sabugi 
Plano
Calculado (MGB)
 
 
Daniel Soares da Silva Página 16 
 
ser utilizado, no entanto os resultados mostrados nas simulações do modelo para os 
reservatórios escolhidos estavam abaixo dos valores encontrados no Plano da Bacia, o 
que indica que o MGB não está adequado para áreas influenciadas por grandes 
reservatórios. Ou seja, o fato dos dados obtidos serem diferentes provavelmente se deve 
ao fato dos reservatórios de regularização na bacia, os quais o modelo não leva 
devidamente em consideração. 
4. CONCLUSÕES 
Embora o modelo MGB-IPH tenha apresentado um bom ajuste para a estação 
fluviométrica Jardim de Piranhas, com um coeficiente de Nash-Sutcliffe de 0,802, 
mostrando que o modelo era capaz de representar os processos hidrológicos de 
transformação de chuva em vazão na bacia, os hidrogramas que foram calculados 
através do modelo mostraram vazões inferiores as observadas no Plano de Recursos 
Hídricos da Bacia Piancó-Piranhas-Açu, mostrando que o modelo tem dificuldade de 
representar a presença de reservatórios de grande porte na bacia. 
 
 
 
Daniel Soares da Silva Página 17 
 
5. REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS 
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Brasileiro: Hidrologia, Balanço Hídrico e Operação: Anexo B. Brasília, Brasil 
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FELIX, V. S.; PAZ, A. R. Representação dos processos hidrológicos em bacia 
hidrográfica do semiárido paraibano com modelagem hidrológica distribuída. 
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hidrográfica do rio Seridó. 2017. 19 f. TCC (Graduação) - Curso de Engenharia Civil, 
Universidades Federal do Rio Grande do Norte, Natal, 2017. 
OLIVEIRA, M. A. de. Governança na gestão dos recursos hídricos da bacia 
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Campina Grande, 2013. Tese (Doutorado em Recursos Naturais) - Programa de Pós-
Graduação em Recursos Naturais, Universidade Federal de Campina Grande – UFCG, 
Campina Grande, 2013. 
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(Doutorado em Engenharia Civil) - Universidade Federal do Rio de Janeiro, Rio de 
Janeiro, 2006. 
 
 
Daniel Soares da Silva Página 18 
 
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TUCCI, C.E.M. Modelos hidrológicos. Porto Alegre, Ed. Universidade UFRGS, 1998.