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Campo DCValorIdioma
dc.creatorAlves, Geovane Junqueira-
dc.date.accessioned2017-01-12T18:05:45Z-
dc.date.available2017-01-12T18:05:45Z-
dc.date.issued2016-12-27-
dc.date.submitted2016-09-09-
dc.identifier.citationALVES, G. J. Aplicabilidade do método CN-SCS a uma bacia hidrográfica representativa dos latossolos no Sul de MG. 2016. 156 p. Dissertação (Mestrado em Recursos Hídricos)-Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2016.pt_BR
dc.identifier.urihttp://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/12137-
dc.description.abstractThe CN-SCS (Curve Number - Soil Conservation Service) method is a rainfall-runoff model that considers an empirical approximation between a given rainfall event and the surface conditions of a hydrologic unit. It has been used to estimate the direct surface runoff (Q) from total rainfall (P) ,taking into account soil classes and their uses. It was developed considering a relationship between the initial rainfall abstraction (Ia) and the maximum soil-water storage potential (S) that was defined equal to 0.2. Ia parameter has been largely studied by many authors, and most of them have found values lower than 0.2, being this one of the main sources of error associated with the method. Another parameter of paramount importance for the Q estimation is the current value of CN, which is difficult to establish with precision, since it depends on the combination between soil class, vegetation cover and antecedent soil moisture, besides the physical characteristics of the rain. The objective of this study was to evaluate the estimated Q values for JaguaraCreek Watershed(JCW), using the CN-SCS method, in which CN values were determined based on 29 methods. JCW is located in the Upper Grande River region, southern Minas Gerais, whose weather and streamflow datasets have been monitored since 2006. The first procedure for CN was based on the combination between the use and soil classesmaps, generating a CN map in the moisture condition II (CNII) for JCW. Based on the weighted average of each value of CN and its respective area, and considering the 3 existing soil moisture antecedent conditions (defined by the antencedent amount of rainfall), 3 values of average CN were obtained. Otherwise, with the observed Q data the respective S value was calculated, and then, the estimatedCNfor each event. Similar methodology was applied for the rainfall-runoffevents which were ordered in a decreasing and independent way. Based on the minimum square method, an asymptotic CN value was determined, which, in turn, resulted in an equation in function of rainfall. Other methodologies applied in the CN determination are also based on ordered rainfall-runoffevents, however, this procedure was carried out to identify the spatial distribution of CN, taking into account the geomorphological characteristics of the watershed. At first, only two CN values were considered, then CN numbers were set equal to those obtained through the combination between soil classes and soil use maps. For all the methods, 3 values of λ (Ia/S relationship) were considered: 0.2, 0.05, 0.02, all of them used for S calculation, and further Q estimation, thus allowing to infer about their behavior. Finally, by means the application of three precision statistics, it was evaluated the best method for CN determination, as well as the λvalues more closely approximates the Q estimated to the observed one. For that, 166 rainfall-runoff events were taken into consideration. It was also observed that some methods were effective in the Q estimation, especially those based on rainfall-runoff events. CN determination based only on the land use and soil classesmaps did not show good results, even considering the 3 soil moisture antecedent conditions. Finally, the best estimates resulted from the methods based on the λvalues of 0.02 and 0.05.pt_BR
dc.description.sponsorshipCompanhia Energética de Minas Gerais (CEMIG)pt_BR
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal de Lavraspt_BR
dc.rightsacesso abertopt_BR
dc.subjectHidrologia – Métodos estatísticospt_BR
dc.subjectÁguas pluviais – Escoamentopt_BR
dc.subjectBacias hidrográficas – Escoamentopt_BR
dc.subjectHydrology – Statistical methodspt_BR
dc.subjectRain-water – Runoffpt_BR
dc.subjectWatersheds – Runoffpt_BR
dc.titleAplicabilidade do método CN-SCS a uma bacia hidrográfica representativa dos latossolos no Sul de MGpt_BR
dc.title.alternativeApplicability ot the cn-scs method at a watershed representative of the oxisols in Southern Minas Geraispt_BR
dc.typedissertaçãopt_BR
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação em Recursos Hídricospt_BR
dc.publisher.initialsUFLApt_BR
dc.publisher.countrybrasilpt_BR
dc.contributor.advisor1Mello, Carlos Rogério de-
dc.contributor.advisor-co1Beskow, Samuel-
dc.contributor.referee1Diotto, Adriano Valentim-
dc.contributor.referee2Beskow, Samuel-
dc.description.resumoO Método CN-SCS (Curve Number – SoilConservation Service) é um modelo chuva-deflúvio que consiste da aproximação empírica entre um dado evento de chuva e as condições de superfície da bacia hidrográfica, utilizado para estimativa do escoamento superficial direto (Q), a partir de dados de precipitação (P), usos e classes do solo da bacia. Durante seu desenvolvimento, foi definida uma relação entre o parâmetro abstração inicial da chuva (Ia) e o armazenamento potencial de água do solo (S) igual a 0,2. Esta relação vem sendo estudada por vários autores, sendo que muitos deles têm encontrado valores inferiores a este, sendo esta uma das principais fontes de erro vinculadas ao método. Outro parâmetro de suma importância para a quantificação de Q é o valor de CN propriamente dito, o qual é difícil de ser estabelecido com exatidão, uma vez que depende da combinação existente entre a classe de solo, a cobertura vegetal e a umidade antecedente do solo, além das características da chuva. O objetivo deste trabalho foi avaliar os valores de Q estimados para a bacia hidrográfica do ribeirão Jaguara (BHRJ) inserida na região do Alto Rio Grande, na qual existe monitoramento hidro-climático desde 2006, através da aplicação do método CN-SCS em que os valores de CN foram determinados com base em 29 métodos. Os primeiros basearam-se na combinação feita entre os mapas de uso e de classes de solo, gerando-se um mapa de CN na condição de umidade II (CNII) para a BHRJ. Através da média ponderada de cada valor de CN com sua respectiva área, e considerando as 3 condições de umidade antecedentes existentes, foram obtidos 3 valores de CN médio, sendo um para cada condição de umidade. De outra forma, com os dados de Q observados, e isolando-se algebricamente o valor de S na equação, calculou-se um valor de CN para cada evento. Metodologia similar foi aplicada para os eventos chuva-deflúvio ordenados de forma decrescente e independente, que após alguns ajustes, com base no método nos quadrados mínimos, determinou-se um valor de CN assintótico para a bacia, que, posteriormente, resultou em uma equação de CN em função da precipitação. Outras metodologias aplicadas na determinação do CN também se baseiam em eventos chuva-deflúvio ordenados, porém, esta consideração é feita para identificar a distribuição espacial dos valores de CN, levando em consideração as características geomorfológicas da bacia. Em um primeiro instante, apenas dois valores de CN foram considerados, depois, foram ajustados números de valores de CN igual àquele obtido através da combinação feita entre os mapas de uso e classes de solo. Para todos os métodos, 3 valores de λ (Ia/S) foram considerados: 0,2, 0,05, 0,02, tanto para o cálculo de S, quanto para a estimativa de Q, permitindo assim, inferir sobre seu comportamento. Finalmente, através da aplicação de três estatísticas de precisão, foi avaliado qual o melhor método de determinação do CN, assim como o valor de λ que mais aproxima a estimativa de Q aos valores observados, sendo estes últimos, obtidos através dos 166 eventos chuva-deflúvio observados. Foi observado que alguns métodos foram eficazes na estimativa de Q, principalmente aqueles que se basearam nos eventos chuva-deflúvio. A determinação do CN baseado apenas nos mapas de uso e classe de solo, não apresentou bons resultados na estimava de Q, mesmo considerando as 3 condições de umidade antecedente. As melhores estimativas resultaram dos métodos baseados nos valores de λ = 0,02 e λ = 0,05.pt_BR
dc.publisher.departmentDepartamento de Engenhariapt_BR
dc.subject.cnpqHidrologiapt_BR
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/1810242960547089pt_BR
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