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Prévisão precipitação bacia Ave
- 1. Ílhavo, 20 de novembro de 2019 “AVALIAÇÃO DAS PREVISÕES DE PRECIPITAÇÃO DOS MODELOS ATMOSFÉRICOS WRF, GFS E GEFS PARA A BACIA DO AVE” António Pereira ¹ ²; José Pinho ²; Rolando Faria ¹ ¹ TRATAVE S.A. (Tratamento de Águas Residuais do Vale do Ave, Guimarães) ² CTAC (Centro de Território, Ambiente e Construção, Universidade do Minho)
- 2. ENQUADRAMENTO PLATAFORMA DELFT-FEWS AJUSTE À EQUAÇÃO LOGARÍTMICA DE MARSHALL-PALMER EVOLUÇÃO DO ERRO RELATIVO WRF, GFS E GEFS (4 dias) CALIBRAÇÃO DE MODELO HIDROLÓGICO (SACRAMENTO) CONCLUSÕES ÍNDICE
- 3. ENQUADRAMENTO PLATAFORMA DELFT-FEWS AJUSTE À EQUAÇÃO LOGARÍTMICA DE MARSHALL-PALMER EVOLUÇÃO DO ERRO RELATIVO WRF, GFS E GEFS (4 dias) CALIBRAÇÃO DE MODELO HIDROLÓGICO (SACRAMENTO) CONCLUSÕES ÍNDICE
- 4. Publicações em revistas internacionais de especialidade (ISI - Q1, Q2) Water | Submitted | 20191 MDPI Publishing 2019 Sala do Forno Sessão 11h30 – 13h00 Otimização de redes de drenagem de águas residuais e de tratamento suportada por ferramentas de RTC – o caso de estudo da Tratave
- 5. Sistema Integrado de Despoluição do Vale do Ave (SIDVA) GUIMARÃES FAMALICÃO VIZELA TROFA SANTO TIRSO SERZEDELO I, II LORDELO RABADA AGRA SIDVA (apenas a rede gerida pela TRATAVE) ENQUADRAMENTO FD5 FD6 FD4FD9 8 EE 320 km de rede intercetora 137.977 m3/dia
- 6. ENQUADRAMENTO PLATAFORMA DELFT-FEWS AJUSTE À EQUAÇÃO LOGARÍTMICA DE MARSHALL-PALMER EVOLUÇÃO DO ERRO RELATIVO WRF, GFS E GEFS (4 dias) CALIBRAÇÃO DE MODELO HIDROLÓGICO (SACRAMENTO) CONCLUSÕES ÍNDICE
- 7. COMPONENTES DO SAD PLATAFORMA DELFT-FEWS
- 8. • Sistema de Informação Sistema Nacional de Informação de Recursos Hídricos (SNIRH) Dados de Radar da Meteogalicia Weather Research and Forecasting (WRF) Global Forecasting System (GFS) Global Ensemble Forecasting System (GEFS) Climate Forecast System (CFS) Sistema de Monitorização da TRATAVE e Modelos Matemáticos PLATAFORMA DELFT-FEWS
- 9. Desenvolveu-se uma plataforma (Delft-FEWS) que permite reunir dados de monitorização, dados de previsões meteorológicas, agrupar modelos avançados desde drenagem (AR), hidrologia, RTC e emissão de avisos e alertas. PLATAFORMA DELFT-FEWS
- 10. ENQUADRAMENTO PLATAFORMA DELFT-FEWS AJUSTE À EQUAÇÃO LOGARÍTMICA DE MARSHALL-PALMER EVOLUÇÃO DO ERRO RELATIVO WRF, GFS E GEFS (4 dias) CALIBRAÇÃO DE MODELO HIDROLÓGICO (SACRAMENTO) CONCLUSÕES ÍNDICE
- 11. AJUSTE À EQ. LOG. DE MARSHALL & PALMER SNIRH TRATAVE
- 12. AJUSTE À EQ. LOG. DE MARSHALL & PALMER 09/11/2019 – 0:00 09/11/2019 – 8:00 09/11/2019 – 16:00 10/11/2019 – 0:00
- 14. AJUSTE À EQ. LOG. DE MARSHALL & PALMER R= 𝟏𝟎 𝒁/𝟏𝟎 𝑩 𝑨 A B Tipodeprecipitação Marshall &Palmer (1948) 200 1.6 Precipitaçõeshomogénease estratiformes Blanchard (1953) 31 1.37 Precipitaçãoorográfica Jones(1956) 483 1.37 Precipitaçãoconvetiva Joss&Waldvogel (1967) 230 1.4 Precipitaçõesmédias Joss&Waldvogel (1967) 400 1.3 Processosconvetivosintensos Joss&Waldvogel (1967) 100 1.4 Processosfrontais– gotasmuito pequenas Smithet al. (1975) 155 1.88 Processosconvetivos– presençade granizo Sekhon &Srivastava(1970) 1780 2.21 Neve Fonte: AdaptadoPESSOA(1993), TROVATI (1988), AUSTIN(1987) eSMITHet al. (1975) Foram analisados cerca de 5000 registos de precipitações entre 0.3 e 7.0 (mm/h)
- 15. y = 1,0151x R² = 0,954 0,0 1,0 2,0 3,0 4,0 5,0 6,0 7,0 0,0 1,0 2,0 3,0 4,0 5,0 6,0 7,0 Medido(mm) Simulado (mm) NSE (-) MEA (mm) R2 (-) RMSE (mm) MM (mm/h) MS (mm/h) A B 0.9226 0.32 0.9123 0.5213 0.5729 0.5650 143.021 0.4281 AJUSTE À EQ. LOG. DE MARSHALL & PALMER R² = 0.9123
- 16. ENQUADRAMENTO PLATAFORMA DELFT-FEWS AJUSTE À EQUAÇÃO LOGARÍTMICA DE MARSHALL-PALMER EVOLUÇÃO DO ERRO RELATIVO WRF, GFS E GEFS (4 dias) CALIBRAÇÃO DE MODELO HIDROLÓGICO (SACRAMENTO) CONCLUSÕES ÍNDICE
- 17. WRF
- 18. GEFS
- 19. EVOLUÇÃO DO ERRO RELATIVO WRF, GFS e GEFS a) b) c) d) 25 cenários entre janeiro de 2017 e dezembro de 2018
- 20. EVOLUÇÃO DO ERRO RELATIVO WRF, GFS e GEFS Evolução do erro ao de 4 dias de previsão WRF – 7% - 14% GFS – 15% - 39% GEFS – 13% - 39%
- 21. ENQUADRAMENTO PLATAFORMA DELFT-FEWS AJUSTE À EQUAÇÃO LOGARÍTMICA DE MARSHALL-PALMER EVOLUÇÃO DO ERRO RELATIVO WRF, GFS E GEFS (4 dias) CALIBRAÇÃO DE MODELO HIDROLÓGICO (SACRAMENTO) CONCLUSÕES ÍNDICE
- 22. CALIBRAÇÃO DO MODELO HIDROLÓGICO Janeiro 2016 Janeiro 2017
- 23. Componentes do modelo matemático Modelo hidrológico 1902 nós computacionais; Modelo rio Ave Rio Este Rio Vizela Rio Selho 34 descargas controladas; 18 fronteiras abertas; 255 estruturas hidráulicas não controladas; Conceito Sacramento - Sistema de Modelação CALIBRAÇÃO DO MODELO HIDROLÓGICO
- 24. CALIBRAÇÃO DO MODELO HIDROLÓGICO EE de Lagoas Monitorização de caudal Discretização espacial em 9 sub bacias
- 25. CALIBRAÇÃO DO MODELO HIDROLÓGICO Importação de séries temporais Escolha de modelo hidrológico (Biblioteca RRL)
- 26. CALIBRAÇÃO DO MODELO HIDROLÓGICO Parâmetro Unidade Descrição UZTWM Mm Capacidade máxima de armazenamento superior de água de tensão superficial UZFWM Mm Capacidade máxima do armazenamento superior de água livre UZK Dia-1 Coeficiente de depleção lateral na zona superior de água livre ZPERC Taxa de percolação mínima e máxima REXP Parâmetro de forma da curva de percolação LZTWM Mm Capacidade máxima do armazenamento inferior de água de tensão superficial LZFSM Mm Capacidade máxima do armazenamento inferior suplementar de água livre LZFPM Mm Capacidade máxima do armazenamento inferior primário de água livre LZSK Dia-1 Coeficiente de depleção lateral da zona inferior suplementar de água livre LZPK Dia-1 Coeficiente de depleção lateral da zona inferior primária de água livre PFREE Fração da água percolada da zona superior que vai direta para a zona de água livre inferior PCTIM Fração de área constantemente impermeável na bacia ADIMP Fração máxima de uma área impermeável adicional devido a saturação SARVA Fração de área coberta por mata ciliar na bacia SIDE Taxa de percolação das camadas inferiores de água livre RSERV Fração da água livre da zona inferior que não é transferível para a zona de água de tensão superficial SSOUT m3/s/km2 O volume do fluxo que pode ser transportado por um material poroso no leito do rio. Método Rosenbrock Single Start Objetivo Nash-Sutcliffe Criterion Adimp 0 Lzfpm 41.013828 Lzfsm 149.513806 Lzpk 0.005000 Lzsk 0.029966 Lztwm 432.783080 Pctim 0 Pfree 1 Rexp 0 Rserv 1 Sarva 0 Side 0 Ssout 0 Uzfwm 144.850978 Uzk 0 Uztwm 10 Zperc 6.014317
- 27. CALIBRAÇÃO DO MODELO HIDROLÓGICO Nó de Sacramento y = 0,9726x R² = 0,7931 0,0 0,2 0,4 0,6 0,8 1,0 0,0 0,2 0,4 0,6 0,8 1,0 Simulado Observado Nível medidovs. simulado(mm) R² = 0.892 NSE (-) MEA (m) R2 (-) RMSE (m) MNM (m) MNS (m) MCM (m3/s) MCS (m3/s) 0.8276 0.0326 0.892 0.0035 0.5729 0.5650 28.0064 27.5521 Monitorização de nível
- 28. CALIBRAÇÃO DO MODELO HIDROLÓGICO 0,0 0,2 0,4 0,6 0,8 1,0 16/02/201800:00 19/02/201800:00 22/02/201800:00 25/02/201800:00 28/02/201800:00 03/03/201800:00 06/03/201800:00 09/03/201800:00 12/03/201800:00 15/03/201800:00 18/03/201800:00 21/03/201800:00 24/03/201800:00 27/03/201800:00 30/03/201800:00 02/04/201800:00 05/04/201800:00 08/04/201800:00 11/04/201800:00 14/04/201800:00 17/04/201800:00 20/04/201800:00 23/04/201800:00 26/04/201800:00 29/04/201800:00 02/05/201800:00 05/05/201800:00 08/05/201800:00 11/05/201800:00 14/05/201800:00 Nível medido(mm) Nível simulado(mm)
- 29. ENQUADRAMENTO PLATAFORMA DELFT-FEWS AJUSTE À EQUAÇÃO LOGARÍTMICA DE MARSHALL-PALMER EVOLUÇÃO DO ERRO RELATIVO WRF, GFS E GEFS (4 dias) CALIBRAÇÃO DE MODELO HIDROLÓGICO (SACRAMENTO) CONCLUSÕES ÍNDICE
- 30. Um sistema relativamente complexo tem vindo a ser utilizado como um laboratório ao ar livre para apoiar o desenvolvimento de técnicas de controlo operacional na bacia do AVE. Um SAD foi implementado com o uso de uma vasta rede de monitorização específica, ferramentas avançadas de hidroinformática, incluindo a plataforma Delft-FEWS. CONCLUSÕES Fez-se um ajuste à equação de refletividade, aumentando o desempenho do modelo com coeficiente de determinação de ordem de 0,91. Os modelos de previsão WRF, GFS e GEFS também demonstraram um bom desempenho, sendo agora possível avaliar o desenvolvimento do erro ao longo de 4 dias de previsão. O modelo hidrológico apresentou também bom desempenho com coeficiente de determinação de ordem de 0.89. O objetivo deste estudo contempla as previsões meteorológicas, apoiando assim a gestão em condições de incerteza. A ferramenta de apoio à decisão apresentada para a bacia do Rio Ave constitui uma plataforma tecnológica robusta e eficiente para apoiar na gestão de recursos hídricos. Os resultados obtidos mostram que esta nova ferramenta será extremamente eficaz e importante para atingir os objetivos da gestão operacional à escala da bacia hidrográfica.
- 31. Agradecimento à equipa da Tratave, empresa onde o projeto vem a ser desenvolvido, pela disponibilidade de recursos, sejam eles humanos, tecnológicos ou financeiros. Agradece-se ainda a cinco parceiros pela recorrente disponibilidade que são: Tecnilab , construções Joaquim Gonçalves , Agriservir , Tecnave e B.V. de Riba d’Ave . António Pereira (Técnico Superior de Projetos de Engenharia – DGCI) (CTAC – Centro do Território, Ambiente e Construção, Universidade do Minho) e.mail: antonio.pereira@tratave.pt Tlm: 912686914 OBRIGADO PELA ATENÇÃO!! QUESTÕES? Rolando Faria (Direção de Gestão de Clientes e Intercetores) e.mail: rolando.faria@tratave.pt Tlm: 933000107
Notas do Editor
- Os processos hidrológicos têm que ser observados numa escala regional, pelo que deverão ser utilizadas tecnologias de deteção remota. A plataforma Delft-FEWS contém um módulo de importação de dados que torna possível a sua gestão em inúmeros formatos distintos através de uma ferramenta desenvolvida para o efeito. Os principais módulos do sistema incluem: controlo de qualidade dos dados de precipitação importados em tempo real, agregação dos dados em intervalos horários, interpolação dos dados utilizando polígonos de Thiessen, obtenção de valores de precipitação através de imagens de radar, obtenção de dados resultantes de simulação numérica, entre outros
- Na bacia do rio Ave existe um conjunto de estações de monitorização, nomeadamente uma rede meteorológica que visa a monitorização do ciclo hidrológico (precipitação, temperatura, humidade do ar, direção e velocidade do vento, radiação solar e evapotranspiração) e é composta por 35 estações, das quais cinco são climatológicas e as demais são udómetros, pertencentes à rede de monitorização do SNIRH. Contudo, durante o desenvolvimento do trabalho não existiam estações ativas pelo que foram instaladas quatro estações meteorológicas em quatro pontos distintos da bacia, efetuando registos com uma resolução temporal de 5 minutos. Estes registos foram complementados com dados observados pelo radar meteorológico operado pela Meteogalicia. Todos os dados meteorológicos e hidrológicos das estações do SNIRH e do radar da Meteogalicia foram incorporados na plataforma FEWS para posterior processamento. Foram ainda configurados procedimentos para incluir resultados de previsão de modelos atmosféricos desenvolvidos pela NOAA (GFS e GEFS) e Meteogalicia (WRF). Os modelos GFS e GEFS fazem previsões com uma resolução temporal de 6 horas, a primeira para um horizonte de 10 dias e a segunda para cerca de 16 dias. O modelo WRF tem resolução horária, com uma previsão de cerca de 4 dias
- Os dados obtidos pelo radar são expressos em termos de refletividade (dBz) e como o objetivo final é o conhecimento da precipitação, é necessário converter o fator de refletividade (Z), em intensidade de precipitação (R). É importante salientar que Z e R são quantidades diferentes, embora estejam relacionadas com o mesmo fenómeno físico. O fator de refletividade (Z) corresponde à quantidade e tamanho das gotas de água presentes no volume iluminado pelo radar e R representa a precipitação que atinge uma determinada área num determinado intervalo de tempo. Marshall e Palmer (1948) propuseram uma equação, derivada de muitas observações experimentais, relacionando as informações obtidas por radar e medidas em udómetros. Vários cientistas têm ajustado equações para diferentes regiões e tipos de precipitação (Kaiser 2006). A relação clássica entre precipitação de radar e refletividade é apresentada na Eq.1 e pode ser ajustada de acordo com a Eq.2. Na Tabela 2 são apresentados os valores dos parâmetros usualmente utilizados.
- Foram analisados 2867 registos de precipitações entre 0,3mm e 7,0mm, com resolução temporal de 5 minutos no período de janeiro de 2017 a maio de 2018. Os resultados serão apresentados no capítulo 4. A metodologia passou pela análise de dados históricos de precipitação, obtidos pelas estações meteorológicas instaladas pela TRATAVE comparando estes com a informação disponibilizada pelo radar operado pela Meteogalicia (onde se converteu refletividade em precipitação através da equação de Marshall e Palmer. O objetivo foi ajustar os parâmetros (A e B) da equação de Marshall e Palmer de forma aos valores de precipitação simulados se aproximarem dos valores de precipitação medidos. Este ajuste teve em conta a minimização da soma dos erros entre precipitação medida e simulada, onde se recorreu ao suporte da ferramenta solver disponível no Excel. O mesmo procedimento foi utilizado para avaliar a evolução do erro de diferentes modelos de previsão com uma antecipação do evento até 4 dias.
- Foram analisados 2867 registos de precipitações entre 0,3mm e 7,0mm, com resolução temporal de 5 minutos no período de janeiro de 2017 a maio de 2018. A metodologia passou pela análise de dados históricos de precipitação, obtidos pelas estações meteorológicas instaladas pela TRATAVE comparando estes com a informação disponibilizada pelo radar operado pela Meteogalicia (onde se converteu refletividade em precipitação através da equação de Marshall e Palmer. O objetivo foi ajustar os parâmetros (A e B) da equação de Marshall e Palmer de forma aos valores de precipitação simulados se aproximarem dos valores de precipitação medidos. Este ajuste teve em conta a minimização da soma dos erros entre precipitação medida e simulada, onde se recorreu ao suporte da ferramenta solver disponível no Excel. O mesmo procedimento foi utilizado para avaliar a evolução do erro de diferentes modelos de previsão com uma antecipação do evento até 4 dias.
- Assim sendo para calibração do modelo utilizou-se os dados de precipitação da estação meteorológica da EE de Lagoa e os dados de caudais do equipamento de monitorização instalado a cerca 5km da foz do rio, sendo as séries temporais compreendidas entre 1 de fevereiro de 2018 e 15 de maio de 2019 (figura 94). Os resultados dos parâmetros para calibração do modelo foram obtidos através da variação de todos os métodos para duas funções objetivos, ‘Nash-Sutcliffe Criterion’ e ‘Raiz quadrada da média dos erros quadrados (RMSE)’. Assim, após várias simulações envolvendo os diferentes métodos e cada uma das funções objetivo, foram escolhidas as combinações com os maiores valores de cada função objetivo. De seguida, optou-se pelo melhor resultado e inseriu-se os parâmetros para calibração do modelo da respetiva bacia hidrográfica. Para a bacia do rio Vizela, o maior valor obtido foi com a função objetivo 1 ‘Nash-Sutcliffe Criterion’ resultando através do método ‘Rosenbrock Single Start’. O resultado do RRL foi de 0,946, como se pode verificar na figura 95, onde se apresenta o gráfico dos valores calculados ‘versus’ valores observados. Através da função objetivo 2 ‘RMSE e com o método ‘Pattern Search Single-Start’ o resultado RRL situou-se na ordem do 0.944, portanto muito semelhante. Não obstante, para calibração do modelo utilizaram-se os parâmetros segundo a função objetivo 1 e os resultados apresentam-se na tabela 8.
- Os resultados dos parâmetros para calibração do modelo foram obtidos através da variação de todos os métodos para duas funções objetivos, ‘Nash-Sutcliffe Criterion’ e ‘Raiz quadrada da média dos erros quadrados (RMSE)’. Assim, após várias simulações envolvendo os diferentes métodos e cada uma das funções objetivo, foram escolhidas as combinações com os maiores valores de cada função objetivo. De seguida, optou-se pelo melhor resultado e inseriu-se os parâmetros para calibração do modelo da respetiva bacia hidrográfica. Para a bacia do rio Vizela, o maior valor obtido foi com a função objetivo 1 ‘Nash-Sutcliffe Criterion’ resultando através do método ‘Rosenbrock Single Start’. O resultado do RRL foi de 0,946, como se pode verificar na figura 95, onde se apresenta o gráfico dos valores calculados ‘versus’ valores observados. Através da função objetivo 2 ‘RMSE e com o método ‘Pattern Search Single-Start’ o resultado RRL situou-se na ordem do 0.944, portanto muito semelhante. Não obstante, para calibração do modelo utilizaram-se os parâmetros segundo a função objetivo 1 e os resultados apresentam-se na tabela 8.
- Os resultados dos parâmetros para calibração do modelo foram obtidos através da variação de todos os métodos para duas funções objetivos, ‘Nash-Sutcliffe Criterion’ e ‘Raiz quadrada da média dos erros quadrados (RMSE)’. Assim, após várias simulações envolvendo os diferentes métodos e cada uma das funções objetivo, foram escolhidas as combinações com os maiores valores de cada função objetivo. De seguida, optou-se pelo melhor resultado e inseriu-se os parâmetros para calibração do modelo da respetiva bacia hidrográfica. Para a bacia do rio Vizela, o maior valor obtido foi com a função objetivo 1 ‘Nash-Sutcliffe Criterion’ resultando através do método ‘Rosenbrock Single Start’. O resultado do RRL foi de 0,946, como se pode verificar na figura 95, onde se apresenta o gráfico dos valores calculados ‘versus’ valores observados. Através da função objetivo 2 ‘RMSE e com o método ‘Pattern Search Single-Start’ o resultado RRL situou-se na ordem do 0.944, portanto muito semelhante. Não obstante, para calibração do modelo utilizaram-se os parâmetros segundo a função objetivo 1 e os resultados apresentam-se na tabela 8.