CAPITULO VII - Parte 1

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CAPÍTULO VII 
 
 
PREVISÕES DE ENCHENTES 
 
 
7.0. Enchentes e Inundações.- 
 No capítulo anterior apresenta a classificação das cheias segundo 
Horton, ou seja; as cheias tipo 1, 2 e 3 são aquelas em que a chuva causa modificação na 
hídrógrafa. Entretanto, apenas as cheias do tipo 2 e 3 causam escoamento superficial 
propriamente dito, podendo ser consideradas enchentes. 
 Para efeitos deste capítulo considera-se enchente o fenômeno da 
ocorrência de vazões relativamente grandes e que, normalmente, causam inundações, isto é, as 
águas extravasam da calha do rio; que corresponde a uma precipitação que causou grande 
escoamento superficial. 
 Para o ponto de vista da Engenharia, uma enchente pode não 
causar uma inundação se obras forem feitas; por outro lado, mesmo não havendo um grande 
escoamento superficial, poderá acontecer uma inundação, caso haja alguma obstrução na calha 
natural do rio. 
 Neste capítulo se tratará do cálculo de enchentes para projeto de 
obras de controle desses eventos, resguardando um determinado risco para uma obra com ‘n’ 
anos de vida útil; sabemos entretanto que na totalidade das vezes temos um histórico de vazões 
máximas para um certo número de anos, na maioria das vezes não mais que 30 anos, e temos a 
necessidade de extrapolar dados que se repetem uma vez pelo menos em 100 anos, de 200 anos, 
de 500 anos, ou outro valor qualquer. 
 Neste capítulo vamos nos deparar em situações em que temos o 
histórico das vazões máximas, e situações em que somente temos dados referente a 
precipitações, desta forma teremos que fazer a distinção de estudo. 
 
 
 
7.1. Previsões de Enchentes com os Dados de Vazão. Análise dos Dados. 
 Para que um fenômeno seja completamente aleatório, ele deve 
depender de um número muito grande de fatores, tendo cada fator um peso muito pequeno e 
parecido. Analisando a hidrógrafa de um rio, vista no capítulo anterior que as vazões não são 
eventos completamente aleatórios; elas dependem de um grande números de fatores, tais como 
precipitação, geologia, vegetação, topografia, precipitação antecedente, temperatura, estação do 
ano, obras nos cursos d’água etc. Entretanto, os pesos com que esses fatores entram para formar 
o escoamento superficial que, junto com a contribuição subterrânea, forma a vazão do curso 
d’água não são iguais. É claro que a precipitação e os fatores geológicos entram com maior peso 
que os demais fatores. Desta forma teremos que utilizar artifícios para aplicar por exemplo a 
distribuição normal ou de Gauss. 
 
7.1.1.Extrapolação dos dados da vazão pela distribuição de Gauss ou Normal.- 
 Conforme foi visto, o histórico de dados das vazões de um 
determinado curso d’água não seguem a distribuição de Gauss, pois não são totalmente 
aleatórios. Entretanto, se ao invés de vazões forem considerados os logaritmos desses valores, 
esta última variável pode-se aproximar relativamente bem da distribuição normal, e assim 
podemos elaborar os dados conforme segue abaixo: 
 
 
 
 
 
Desta forma, no caso de termos 30 anos de dados, e temos que extrapolar um evento com 
P=0,99, o que significa a probabilidade de acontecer um valor menor ou igual ao da vazão dessa 
probabilidade; então, a probabilidade de acontecer a enchente, isto é, valor maior ou igual, será 
P’= 1 – 0,99 = 0,01, e o períiodo de retorno dessa vazão será: 
 T= 1 / 0,01 = 100 anos 
 
 
Nota:A distribuição Normal pode ser calculada pela fórmula geral de Vem Te Chow, vista no 
capítulo V- 
 
 
 
7.1.2. Método de Foster.- 
 
 O método de Foster aplica, para os dados de vazão, a distribuição 
de Pearson tipo III. Essa distribuição é assimétrica e não admite valores negativos. São seus 
parâmetros: 
 
 
 
 
Desta forma, para um evento com período de retorno de 50 anos acontecer, a probabilidade será: 
P= 1 / 50 = 0,02 ; e P’ = 1 – 0,02 = 0, 98 ou seja 98% ; e X50 = Xmed + X ; sendo que X = 
Sx . K ; “ K “ tabelado em função de Co’. tabela abaixo: 
 
 
 
 
7.1.3.Distribuição de Gumbel.- 
 
 Este método já foi apresentado no capítulo V, e basicamente são 
aplicadas as seguintes fórmulas: 
 
y= - ln[ - ln ( 1 – 1/ T ) ] ; K = ( y – yn ) / Sn e Xt = Xmed + Sx . K ; 
 
Sendo: y – variável reduzida de Gumbel; 
 Xt – evento com período de retorno T ; 
 Xmed – vazão média dos eventos; 
 Sx – desvio padrão da amostra ; 
 yn – média da variável reduzida de Gumbel ; 
 Sn - desvio padrão da variável reduzida ; 
 
7.1.4. Distribuição ou Método de Füller.- 
 Baseado no uso da regra da probabilidade, que é descrita abaixo: