Modelagem e previsão de cheias rápidas a partir de chuvas estimadas por radar meteorológico

Abstract

As cheias rápidas estão entre os desastres naturais mais recorrentes e letais em escala global devido à sua alta frequência, severidade e ao curto tempo de resposta após a ocorrência de precipitações intensas. A modelagem e a previsão desses eventos ainda representam um de safio, especialmente em bacias hidrográficas montanhosas, caracterizadas pela complexidade do relevo e pela escassez de estações pluviométricas. Nesse contexto, o uso de estimativas de precipitação obtidas por radar meteorológico surge como uma alternativa estratégica para suprir a limitação de dados observacionais em superfície, ao mesmo tempo que aprimora a representação espacial da chuva. Este estudo, portanto, tem como objetivo investigar o uso dessas estimativas como entrada na modelagem hidrológica, a fim de avaliar seu potencial no aprimoramento da representação da vazão e, consequentemente, na melhoria da previsão de cheias rápidas. A metodologia envolveu a modelagem de eventos de cheia na bacia hidrográfica do rio Mundaú, localizada entre os estados de Alagoas e Pernambuco, utilizando dois modelos com diferentes estruturas conceituais: o Campus Agreste Watershed Model (CAWM-V), com configuração concentrada, e o Hydrologic Modeling System (HEC-HMS), com configuração semi-distribuída. Simulações adicionais foram realizadas com dados de pluviômetros automáti cos, buscando verificar se as estimativas fornecidas pelo radar oferecem vantagens significativas em relação às medições convencionais realizadas em superfície. O desempenho dos modelos foi avaliado por meio das métricas NSE, R2, PBIAS e RSR. Na etapa de calibração, os modelos alimentados com precipitação estimada por radar apresentaram valores de NSE superiores a 0,8, enquanto com precipitação observada na estação, os valores variaram entre 0,68 e 0,78. Já na fase de validação, os modelos com dados de radar alcançaram valores de NSE entre 0,62 e 0,76, ao passo que, com dados de estação, o NSE ficou abaixo de 0.57. Os resultados indicam que os modelos alimentados com estimativas de precipitação por radar apresentaram desempenho significativamente superior em comparação aos que utilizaram dados convencio nais. Esse desempenho reforça o potencial do radar para aplicações em previsão de enchentes e em sistemas de alerta antecipado.