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ANÁLISE DA MUDANÇA
CLIMÁTICA NO SETOR ELÉTRICO
Brasília, 27 de JANEIRO de 2015
Francisco de Assis de Souza Filho Eduardo Sávio Rodrigues Passos
Cleiton da Silva Silveira Dirceu Silveira Reis
Objetivos
 Identificar quais as principais tendências de
disponibilidade hídrica obtidas a partir dos
modelos climáticos regionalizados do INPE;
 Identificar quais as regiões mais críticas em
termos de disponibilidade hídrica nesses
cenários;
 Apresentar qual o comportamento dos
modelos ao longo do tempo.
Região de Estudo e Dados
observados
 SIN  Dados observados:
- INMET;
- CRU;
-ANA
- ONS
Metodologia
Modelo
s
atmosf
éricos
Projeção
dos
modelos
Remoção de
viés da
precipitação
Remoção
de viés da
Temperatu
ra
Estimativa
da Etp
Modelo
Hidrológico
Análise
das
Projeções
de vazões
Modelo
de
regressõe
s
Modelos Globais do CMIP5
BCC-CSM1.1
MIROC5
HadGEM2-AO
ACCESS1.3
CSIRO-Mk3.6.0
BNU-ESM
MPI-ESM-MR
ACCESS1.0
MIROC-ESM
MIROC-ESM-CHEM
CNRM-CM5
MPI-ESM-LR
CCSM4
CMCC-CMS
CESM1-CAM5
MRI-CGCM3
CESM1-BGC
CMCC-CM
CanESM2
GISS-E2-H
INM-CM4
IPSL-CM5B-LR
IPSL-CM5A-LR
GFDL-CM3
GFDL-ESM2M
HadGEM2-ES
IPSL-CM5A-MR
MODELO ETA
 MODELOS GLOBAIS
- HADGEM2-ES
208,4kmx137,4km
- MIROC5
156,3kmx156,3km
 Grade de 20
km*20km
Correção estatística da precipitação
Correçã
o
estatístic
a
Ajuste dos
dados
observados
para uma
dist. gama
Ajuste dos
dados do
modelo para
uma
dist.gama
SMAP
-Precipitação corrigida;
-Etp Hangreaves(Tmed,Tmax e Tmin).
Modelo de Regressões
PADRONIZA DADOS
DE VAZÃO DOS
POSTOS
SELECIONA VARIÁVEIS
EXPLANATÓRIAS DOS
MODELOS UTILIZANDO
STEPWISE PARA CADA
POSTOS QUE NÃO UTILIZA
SMAP
DEFINE REGRESSÕES
LINEARES MULTIPLA
REPETE PARA OS
DOZE MESES DO
ANO E PARA
TODOS OS
POSTOS
CALCULA-SE A VAZÃO
ESPERADA PARA UM
MÊS SELECIONADO
DO PERÍODO DE
PROJEÇÃO
-24 postos que utilizam
o SMAP;
-169 postos que utilizam
os parâmetros da
regressão;
-VARIAVEIS POR
POSTOS COM
REGRESSÃO:
12 meses*24 bacias
SMAP
Modelo de regressões
 Teste de sensibilidade das regressões:
Calibração 1:1931 a 2001;
Verificação com dados de vazões observadas:
2002 a 2008;
 Modelagem para o dados SMAP-ETA
Calibração 2: 1931 a 2008
Metodologia-Anomalias
 Cálculo das Anomalias
sazonais e Anuais;
 Cálculo das anomalias
interanuais e tendência:
- Teste de Mann-Kendall-
Sen;
- Transformada de wavelets.
 Precipitação;
 Temperatura: média;
 ETP
 Vazão.
Análise das variáveis Variáveis analisadas
TEMPERATURA- 2010 a 2040
RCP4.5
RCP4.5
RCP8.5
RCP8.5
TEMPERATURA – 2041 a 2070
RCP4.5
RCP4.5
RCP8.5
RCP8.5
TEMPERATURA- 2071 a 2099
RCP4.5
RCP4.5
RCP8.5
RCP8.5
Anomalias do MIROC5 – RCP4.5
GLOBAL x
REGIONAL(precipitação)
MODELO GLOBAL MODELO Regional
Anomalias HG2ES – RCP4.5
GLOBAL x
REGIONAL(precipitação)MODELO GLOBAL
MODELO Regional
VazõesPrecipitação
Cenário RCP4.5- Eta-MIROC5
(2011-2040)
Vazões
Cenário RCP8.5- Eta-MIROC5
(2011-2040)
Precipitação
Cenário RCP4.5- Eta-HG2ES
(2011-2040)
Precipitação Vazões
VazõesPrecipitação
Cenário RCP8.5- Eta-HG2ES
(2011-2040)
Vazões SMAP- 2010 a 2039
Precipitação-2041 a 2070
RCP4.5
RCP4.5
RCP8.5
RCP8.5
Vazões
2041 a 2070
Vazões SMAP- 2041 a 2070
Precipitação-2071 a 2099
RCP4.5
RCP4.5
RCP8.5
RCP8.5
Vazões SMAP- 2071 a 2099
VAZ VAZ
VAZ
VAZ
Modelos Globais CMIP5x ETA
RCP4.5
RCP8.5
ETA
handeg2_rcp45 handeg2_rcp85
miroc_rcp45 miroc_rcp85
TendênciadosModelosdeMudançaClimática(Século
XXI)
Conclusões
 Os modelos do CMIP5 indicam que a temperatura nos SIN
deve aumentar em aproximadamente 3°C nos últimos trinta
anos do século XXI para o cenário RCP4.5 e
aproximadamente 4,5°C a 6°C para o cenário RCP 8.5;
 O modelo ETA sinaliza reduções nas vazões na maioria dos
aproveitamentos hidroelétricos. Porém, é importante
destacar que o modelo ETA amplificar a anomalia de
precipitações em até 2 vezes com relação ao modelo global.
 O modelo forçado com HD2ES apresenta cenários mais
pessimistas do que o MIROC5. Em Furnas, por exemplo, o
HD2ES mostra reduções de 40% para o período de 30
anos.
Os campos de precipitação indicam que o Centro-Oeste e
Sudeste do Brasil devem apresentar-se mais seco no
século XXI, enquanto o extremo Sul do país,
principalmente na Bacia do Uruguai, apresentam
anomalias positivas superiores a 15% em cada período
de 30 anos.
A evapotranspiração possui tendência positiva de
aumento e deve apresentar anomalias positivas em pelo
menos 5% em cada período de 30 anos em todo o
domínio analisado, segundo o modelo Eta forçado por
diferentes modelos globais.
 No Setor Norte do País os modelos
indicam que as vazões devem diminuir na
maioria dos aproveitamentos a uma taxa
superior a 10% em cada em cada período de
30 anos.
 No setor Sudeste/Centro-oeste os modelos
indicam margens que sugerem uma maior
possibilidade de reduções nas vazões ou leve
aumento.
 Já no setor Nordeste há uma maior incerteza
entre os modelos, e não há convergência a
respeito das projeções dos mesmos.
FIM
ANÁLISE DO CLIMA PRESENTE DOS POSTOS DA
ONS
1.Introdução
Planejamento
Estratégico
Controle
Gerencial
Controle
Operaciona
l
Os problemas decisórios possuem três níveis hierárquicos
-Política de longo prazo;
-Instalação de infraestrutura;
-Planejamento da
operação de
reservatórios,
-Planejamento da
operação de redes
hidrológicas e de
monitoramento;
-Orçamentos anuais- Operação de sistemas
de recursos hídricos em
tempo real;
1. Introdução:
Escalas Temporais x Clima e Recursos Hídricos
Até 10 anos
Variabilidade
decadal.
-Até um mês:
Condições de
Tempo .
-Até 30 anos:
Mudanças Climáticas;
Variabilidade de Baixa
frequência.
-Até 1 ano
Variabilidade
Interanual e
Sazonal.
O clima e a variabilidade
climática
Variabilidade
e
Mudanças
Climáticas
Variabilidade
decadal e Interanual
X
Alterações no
comportamento de
variáveis
atmosféricas
Variabilidade
Sazonal e
Interanual
-ZCIT
-Dipolo do Atlântico
-ZCAS
-ENSO
Variabilidade
Decadal
-Oscilação decadal
do Pacífico (ODP)
Diferentes Escalas de Previsão
Escala de
Longo
prazo
-Modelos do
IPCC acoplado a
modelos
hidrológicos;
- Criação de
cenários
hipotéticos
Escala
Sazonal
(Curto
Prazo)
-Previsão
Estatística:
regressão, redes
neurais, modelos
baysianos etc;
-Previsão
Acoplada:
modelos
atmosféricos
globais e
Escala de
médio Prazo
-Não Há modelo
de projeção;
-- Estudos
mostram o uso
das transforma de
Fourier e
ondoletas para
identificar
variabilidade.
Escala de
curtíssimo
prazo
-Utilização de
modelos
atmosféricos
regionais;
-Radar;
- Satélite
4. Local de Aplicação- Estudo dos
Postos Bases
-192 postos
fluviométricos;
-Vazões
naturalizadas
disponibilizados pelo
ONS 1931 a 2009;
Resultados – Métodos Clássicos
42
Resultados – Transformadas em Ondeletas
Frações da Variância para a Banda 1 (1 a 8 anos)
43
Resultados – Transformadas em Ondeletas
Frações da Variância para a Banda 2 (9 a 32 anos)
44
Resultados – Transformadas em Ondeletas
Frações da Variância para a Banda 3 (baixa
frequência)
45
Variabilidade Decadal
46
 Oscilação Decadal do Pacífico (PDO):
Resultados – Furnas – Posto 6
47
Métodos Clássicos Transformada de ondeletas
Resultados- Sobradinho – Posto 169
48
49
Resultados – Itaipu – Posto 266
FIM
RCP 4.5 e RCP 8.5
Análise das regressões
Posto: MASCARENHAS DE
MORAES (7)JAN FEV MAR ABR MAI JUN JUL AGO SET OUT NOV DEZ
FURNAS (6) 0,973 1,001 0,975 0,971 1,047 1,003 1,057 1,084 0,948 0,929 0,868 0,913
ÁGUA VERMELHA (18) 0 0 0 0 0 0,087 0 0 0,141 0,103 0,163 0,087
EMBORCAÇÃO (24) 0 0 0 0 0 0 0 0,139 0 0 0 0
NOVA PONTE (25) 0 0 0 0 0,096 0,040 0,076 0 0,024 0,052 0,049 0,032
ITUMBIARA (31) 0 0 0 0,249 0 0,043 0 0 0 0 0 0
SÃO SIMÃO (33) 0 0 0 -0,189 0 0 0 0 0 0 0 -0,067
ROSANA (63) 0 0 0 0 0 0 0,060 0 0 0 0 0
DONA FRANCISCA (114) 0 0,019 0 0 0 0,023 0 0,058 0 0 0 0
STA CECILIA (125) 0,0358 0 0,0297 0 0 0 0 0 0 0,0500 0 0
TRÊS MARIAS (156) 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0,0341 0
SOBRADINHO (169) 0 0 0 0 -0,033 0 0 -0,048 0 0 0 0,044
SALTO CAXIAS (222) 0 0 0 0 0 0 0 0 0,0340 0 0 0
PORTO PRIMAVERA (246) 0 0 0 0 -0,131 -0,145 -0,182 -0,285 -0,138 -0,165 -0,111 0
ITAIPU (266) 0 0 0 0 0 0 0 0,088 0 0,044 0 0
SERRA DA MESA (270) 0 0 0 -0,042 0 -0,035 0 0 0 0 0 0
SANTO ANTONIO (287) 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0,028 0 0
Comparação
FurnasxMascarenhas
FURNAS
MASCARENHAS DE MORAES
(7)
Posto: CAPIVARA (61)
JAN FEV MAR ABR MAI JUN JUL Ago SET OUT NOV DEZ
ÁGUA VERMELHA (18) 0 0 0 0 0 0 0 0 0 -0,083 0 0
EMBORCAÇÃO (24) 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
NOVA PONTE (25) 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0,064 0 0
ITUMBIARA (31) 0 0 0 0 0 0 0 0 0,038 0 0 0
SÃO SIMÃO (33) 0 0 0 0 0 0,087 0 0 0 0 0 0
ROSANA (63) 0,968 0,993 0,990 0,958 0,886 0,891 0,997 0,992 0,851 0,870 0,956 0,991
ITÁ (92) -0,045 0,000 0 0 0 0 0 -0,035 0 0 0,058 0
DONA FRANCISCA (114) 0 0 0 0 0 0,018 0 0 0,027 0 0 0
STA CECILIA (125) 0 0 0 0 0 0 0,029 0,041 0 0 0 0
TRÊS MARIAS (156) 0 0 0 0 0,026 0 -0,036 0 0 0 0 0
SOBRADINHO (169) 0 0 0 0 0 0 0 -0,043 0 0 0 0
SALTO CAXIAS (222) 0,076 0 0 0,057 0,077 0 0 0,000 0 -0,036 0 0
NOVA AVANHANDAVA
(242) 0 0 0 0 0,062 0,174 0 0 0,156 0,115 0 0
PORTO PRIMAVERA (246) 0 0 0 0 0 -0,270 0 0 -0,230 -0,174 0 0
ITAIPU (266) 0 0 0 0 0 0,143 0 0 0,192 0,233 0 0
Rosana x Capivara
Rosana Capivara
JAN FEV MAR ABR MAI JUN JUL Ago SET OUT NOV DEZ
FURNAS (6) 0,000 0,088 0,100 0,000 0,000 -0,314 -0,194 -0,142 -0,246 0,000 0,000 0,000
ÁGUA VERMELHA (18) 0,218 0,000 0,000 0,204 0,206 0,501 0,505 0,325 0,512 0,199 0,215 0,183
NOVA PONTE (25) 0,000 0,061 0,000 0,000 0,000 0,000 -0,086 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000
ITUMBIARA (31) 0,000 0,000 0,000 0,000 -0,149 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 -0,113 -0,094
SÃO SIMÃO (33) 0,272 0,136 0,236 0,369 0,553 0,285 0,442 0,351 0,255 0,280 0,513 0,401
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STA CECILIA (125) 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,064 0,000
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NOVA AVANHANDAVA (242) 0,077 0,148 0,123 0,113 0,161 0,167 0,177 0,238 0,203 0,239 0,118 0,123
PORTO PRIMAVERA (246) 0,528 0,893 0,753 0,366 0,325 0,435 0,243 0,329 0,322 0,286 0,289 0,530
ITAIPU (266) 0,000 -0,275 -0,167 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,191 0,000 0,000
TUCURUI (275) 0,000 0,000 0,000 0,033 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000
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Análise da Mudança Climática no Setor Elétrico - funceme - ufce

  • 1. ANÁLISE DA MUDANÇA CLIMÁTICA NO SETOR ELÉTRICO Brasília, 27 de JANEIRO de 2015 Francisco de Assis de Souza Filho Eduardo Sávio Rodrigues Passos Cleiton da Silva Silveira Dirceu Silveira Reis
  • 2. Objetivos  Identificar quais as principais tendências de disponibilidade hídrica obtidas a partir dos modelos climáticos regionalizados do INPE;  Identificar quais as regiões mais críticas em termos de disponibilidade hídrica nesses cenários;  Apresentar qual o comportamento dos modelos ao longo do tempo.
  • 3. Região de Estudo e Dados observados  SIN  Dados observados: - INMET; - CRU; -ANA - ONS
  • 4. Metodologia Modelo s atmosf éricos Projeção dos modelos Remoção de viés da precipitação Remoção de viés da Temperatu ra Estimativa da Etp Modelo Hidrológico Análise das Projeções de vazões Modelo de regressõe s
  • 5. Modelos Globais do CMIP5 BCC-CSM1.1 MIROC5 HadGEM2-AO ACCESS1.3 CSIRO-Mk3.6.0 BNU-ESM MPI-ESM-MR ACCESS1.0 MIROC-ESM MIROC-ESM-CHEM CNRM-CM5 MPI-ESM-LR CCSM4 CMCC-CMS CESM1-CAM5 MRI-CGCM3 CESM1-BGC CMCC-CM CanESM2 GISS-E2-H INM-CM4 IPSL-CM5B-LR IPSL-CM5A-LR GFDL-CM3 GFDL-ESM2M HadGEM2-ES IPSL-CM5A-MR
  • 6. MODELO ETA  MODELOS GLOBAIS - HADGEM2-ES 208,4kmx137,4km - MIROC5 156,3kmx156,3km  Grade de 20 km*20km
  • 7. Correção estatística da precipitação Correçã o estatístic a Ajuste dos dados observados para uma dist. gama Ajuste dos dados do modelo para uma dist.gama
  • 9. Modelo de Regressões PADRONIZA DADOS DE VAZÃO DOS POSTOS SELECIONA VARIÁVEIS EXPLANATÓRIAS DOS MODELOS UTILIZANDO STEPWISE PARA CADA POSTOS QUE NÃO UTILIZA SMAP DEFINE REGRESSÕES LINEARES MULTIPLA REPETE PARA OS DOZE MESES DO ANO E PARA TODOS OS POSTOS CALCULA-SE A VAZÃO ESPERADA PARA UM MÊS SELECIONADO DO PERÍODO DE PROJEÇÃO -24 postos que utilizam o SMAP; -169 postos que utilizam os parâmetros da regressão; -VARIAVEIS POR POSTOS COM REGRESSÃO: 12 meses*24 bacias SMAP
  • 10. Modelo de regressões  Teste de sensibilidade das regressões: Calibração 1:1931 a 2001; Verificação com dados de vazões observadas: 2002 a 2008;  Modelagem para o dados SMAP-ETA Calibração 2: 1931 a 2008
  • 11. Metodologia-Anomalias  Cálculo das Anomalias sazonais e Anuais;  Cálculo das anomalias interanuais e tendência: - Teste de Mann-Kendall- Sen; - Transformada de wavelets.  Precipitação;  Temperatura: média;  ETP  Vazão. Análise das variáveis Variáveis analisadas
  • 12. TEMPERATURA- 2010 a 2040 RCP4.5 RCP4.5 RCP8.5 RCP8.5
  • 13. TEMPERATURA – 2041 a 2070 RCP4.5 RCP4.5 RCP8.5 RCP8.5
  • 14. TEMPERATURA- 2071 a 2099 RCP4.5 RCP4.5 RCP8.5 RCP8.5
  • 15. Anomalias do MIROC5 – RCP4.5 GLOBAL x REGIONAL(precipitação) MODELO GLOBAL MODELO Regional
  • 16. Anomalias HG2ES – RCP4.5 GLOBAL x REGIONAL(precipitação)MODELO GLOBAL MODELO Regional
  • 26.
  • 29. Modelos Globais CMIP5x ETA RCP4.5 RCP8.5 ETA
  • 31. Conclusões  Os modelos do CMIP5 indicam que a temperatura nos SIN deve aumentar em aproximadamente 3°C nos últimos trinta anos do século XXI para o cenário RCP4.5 e aproximadamente 4,5°C a 6°C para o cenário RCP 8.5;  O modelo ETA sinaliza reduções nas vazões na maioria dos aproveitamentos hidroelétricos. Porém, é importante destacar que o modelo ETA amplificar a anomalia de precipitações em até 2 vezes com relação ao modelo global.  O modelo forçado com HD2ES apresenta cenários mais pessimistas do que o MIROC5. Em Furnas, por exemplo, o HD2ES mostra reduções de 40% para o período de 30 anos.
  • 32. Os campos de precipitação indicam que o Centro-Oeste e Sudeste do Brasil devem apresentar-se mais seco no século XXI, enquanto o extremo Sul do país, principalmente na Bacia do Uruguai, apresentam anomalias positivas superiores a 15% em cada período de 30 anos. A evapotranspiração possui tendência positiva de aumento e deve apresentar anomalias positivas em pelo menos 5% em cada período de 30 anos em todo o domínio analisado, segundo o modelo Eta forçado por diferentes modelos globais.
  • 33.  No Setor Norte do País os modelos indicam que as vazões devem diminuir na maioria dos aproveitamentos a uma taxa superior a 10% em cada em cada período de 30 anos.  No setor Sudeste/Centro-oeste os modelos indicam margens que sugerem uma maior possibilidade de reduções nas vazões ou leve aumento.
  • 34.  Já no setor Nordeste há uma maior incerteza entre os modelos, e não há convergência a respeito das projeções dos mesmos.
  • 35. FIM
  • 36. ANÁLISE DO CLIMA PRESENTE DOS POSTOS DA ONS
  • 37. 1.Introdução Planejamento Estratégico Controle Gerencial Controle Operaciona l Os problemas decisórios possuem três níveis hierárquicos -Política de longo prazo; -Instalação de infraestrutura; -Planejamento da operação de reservatórios, -Planejamento da operação de redes hidrológicas e de monitoramento; -Orçamentos anuais- Operação de sistemas de recursos hídricos em tempo real;
  • 38. 1. Introdução: Escalas Temporais x Clima e Recursos Hídricos Até 10 anos Variabilidade decadal. -Até um mês: Condições de Tempo . -Até 30 anos: Mudanças Climáticas; Variabilidade de Baixa frequência. -Até 1 ano Variabilidade Interanual e Sazonal.
  • 39. O clima e a variabilidade climática Variabilidade e Mudanças Climáticas Variabilidade decadal e Interanual X Alterações no comportamento de variáveis atmosféricas Variabilidade Sazonal e Interanual -ZCIT -Dipolo do Atlântico -ZCAS -ENSO Variabilidade Decadal -Oscilação decadal do Pacífico (ODP)
  • 40. Diferentes Escalas de Previsão Escala de Longo prazo -Modelos do IPCC acoplado a modelos hidrológicos; - Criação de cenários hipotéticos Escala Sazonal (Curto Prazo) -Previsão Estatística: regressão, redes neurais, modelos baysianos etc; -Previsão Acoplada: modelos atmosféricos globais e Escala de médio Prazo -Não Há modelo de projeção; -- Estudos mostram o uso das transforma de Fourier e ondoletas para identificar variabilidade. Escala de curtíssimo prazo -Utilização de modelos atmosféricos regionais; -Radar; - Satélite
  • 41. 4. Local de Aplicação- Estudo dos Postos Bases -192 postos fluviométricos; -Vazões naturalizadas disponibilizados pelo ONS 1931 a 2009;
  • 42. Resultados – Métodos Clássicos 42
  • 43. Resultados – Transformadas em Ondeletas Frações da Variância para a Banda 1 (1 a 8 anos) 43
  • 44. Resultados – Transformadas em Ondeletas Frações da Variância para a Banda 2 (9 a 32 anos) 44
  • 45. Resultados – Transformadas em Ondeletas Frações da Variância para a Banda 3 (baixa frequência) 45
  • 46. Variabilidade Decadal 46  Oscilação Decadal do Pacífico (PDO):
  • 47. Resultados – Furnas – Posto 6 47 Métodos Clássicos Transformada de ondeletas
  • 49. 49 Resultados – Itaipu – Posto 266
  • 50. FIM
  • 51. RCP 4.5 e RCP 8.5 Análise das regressões
  • 52. Posto: MASCARENHAS DE MORAES (7)JAN FEV MAR ABR MAI JUN JUL AGO SET OUT NOV DEZ FURNAS (6) 0,973 1,001 0,975 0,971 1,047 1,003 1,057 1,084 0,948 0,929 0,868 0,913 ÁGUA VERMELHA (18) 0 0 0 0 0 0,087 0 0 0,141 0,103 0,163 0,087 EMBORCAÇÃO (24) 0 0 0 0 0 0 0 0,139 0 0 0 0 NOVA PONTE (25) 0 0 0 0 0,096 0,040 0,076 0 0,024 0,052 0,049 0,032 ITUMBIARA (31) 0 0 0 0,249 0 0,043 0 0 0 0 0 0 SÃO SIMÃO (33) 0 0 0 -0,189 0 0 0 0 0 0 0 -0,067 ROSANA (63) 0 0 0 0 0 0 0,060 0 0 0 0 0 DONA FRANCISCA (114) 0 0,019 0 0 0 0,023 0 0,058 0 0 0 0 STA CECILIA (125) 0,0358 0 0,0297 0 0 0 0 0 0 0,0500 0 0 TRÊS MARIAS (156) 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0,0341 0 SOBRADINHO (169) 0 0 0 0 -0,033 0 0 -0,048 0 0 0 0,044 SALTO CAXIAS (222) 0 0 0 0 0 0 0 0 0,0340 0 0 0 PORTO PRIMAVERA (246) 0 0 0 0 -0,131 -0,145 -0,182 -0,285 -0,138 -0,165 -0,111 0 ITAIPU (266) 0 0 0 0 0 0 0 0,088 0 0,044 0 0 SERRA DA MESA (270) 0 0 0 -0,042 0 -0,035 0 0 0 0 0 0 SANTO ANTONIO (287) 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0,028 0 0
  • 54. Posto: CAPIVARA (61) JAN FEV MAR ABR MAI JUN JUL Ago SET OUT NOV DEZ ÁGUA VERMELHA (18) 0 0 0 0 0 0 0 0 0 -0,083 0 0 EMBORCAÇÃO (24) 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 NOVA PONTE (25) 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0,064 0 0 ITUMBIARA (31) 0 0 0 0 0 0 0 0 0,038 0 0 0 SÃO SIMÃO (33) 0 0 0 0 0 0,087 0 0 0 0 0 0 ROSANA (63) 0,968 0,993 0,990 0,958 0,886 0,891 0,997 0,992 0,851 0,870 0,956 0,991 ITÁ (92) -0,045 0,000 0 0 0 0 0 -0,035 0 0 0,058 0 DONA FRANCISCA (114) 0 0 0 0 0 0,018 0 0 0,027 0 0 0 STA CECILIA (125) 0 0 0 0 0 0 0,029 0,041 0 0 0 0 TRÊS MARIAS (156) 0 0 0 0 0,026 0 -0,036 0 0 0 0 0 SOBRADINHO (169) 0 0 0 0 0 0 0 -0,043 0 0 0 0 SALTO CAXIAS (222) 0,076 0 0 0,057 0,077 0 0 0,000 0 -0,036 0 0 NOVA AVANHANDAVA (242) 0 0 0 0 0,062 0,174 0 0 0,156 0,115 0 0 PORTO PRIMAVERA (246) 0 0 0 0 0 -0,270 0 0 -0,230 -0,174 0 0 ITAIPU (266) 0 0 0 0 0 0,143 0 0 0,192 0,233 0 0
  • 56. JAN FEV MAR ABR MAI JUN JUL Ago SET OUT NOV DEZ FURNAS (6) 0,000 0,088 0,100 0,000 0,000 -0,314 -0,194 -0,142 -0,246 0,000 0,000 0,000 ÁGUA VERMELHA (18) 0,218 0,000 0,000 0,204 0,206 0,501 0,505 0,325 0,512 0,199 0,215 0,183 NOVA PONTE (25) 0,000 0,061 0,000 0,000 0,000 0,000 -0,086 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 ITUMBIARA (31) 0,000 0,000 0,000 0,000 -0,149 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 -0,113 -0,094 SÃO SIMÃO (33) 0,272 0,136 0,236 0,369 0,553 0,285 0,442 0,351 0,255 0,280 0,513 0,401 ROSANA (63) -0,041 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 -0,138 0,000 -0,075 ITÁ (92) 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 -0,039 0,000 0,000 0,000 0,000 DONA FRANCISCA (114) -0,026 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 STA CECILIA (125) 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,064 0,000 SALTO CAXIAS (222) 0,000 0,033 0,000 0,000 -0,056 -0,033 -0,037 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 NOVA AVANHANDAVA (242) 0,077 0,148 0,123 0,113 0,161 0,167 0,177 0,238 0,203 0,239 0,118 0,123 PORTO PRIMAVERA (246) 0,528 0,893 0,753 0,366 0,325 0,435 0,243 0,329 0,322 0,286 0,289 0,530 ITAIPU (266) 0,000 -0,275 -0,167 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,191 0,000 0,000 TUCURUI (275) 0,000 0,000 0,000 0,033 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 Posto: JUPIÁ (245)
  • 58. Anomalia de vazões para todos os postos com regressões(%)
  • 59. FIM