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Campo DCValorIdioma
dc.creatorPontes, Lucas Machado-
dc.creatorCoelho, Gilberto-
dc.creatorMello, Carlos Rogério de-
dc.creatorSilva, Antonio Marciano da-
dc.creatorOliveira, Geraldo César de-
dc.date.accessioned2017-09-04T19:22:26Z-
dc.date.available2017-09-04T19:22:26Z-
dc.date.issued2015-01-
dc.identifier.citationPONTES, L. M. et al. Análise de sensibilidade e avaliação da estrutura do modelo BALSEQ em condições distintas de clima, solo e vegetação. Revista Brasileira de Recursos Hídricos, Porto Alegre, v. 20, n. 1, p. 46-54, jan./mar. 2015.pt_BR
dc.identifier.urihttp://www.abrh.org.br/SGCv3/index.php?PUB=1&ID=176&SUMARIO=5026&ST=analise_de_sensibilidade_e_avaliacao_da_estrutura_do_modelo_balseq_em_condicoes_distintas_de_clima_solo_e_vegetacaopt_BR
dc.identifier.urirepositorio.ufla.br/jspui/handle/1/15353-
dc.description.abstractThe evaluation of hydrological models is an essential stage in modeling, but its approach should not be restricted to the use of coefficients comparing measured and simulated data, especially for models where this is not possible, as in the case of groundwater models. Thus, the objective of this study was to evaluate the qualitative aspect of the BALSEQ model. For this purpose, the sensitivity analysis of the input variables was performed, as well as an assessment of the model structure, to detail the behavior of each variable and their interactions with the modeling results. The model offers a simple but quite coherent structure, which allows the user to insert changes and to adapt the model to different climate, vegetation and soil conditions. The results of the sensitivity analysis indicate that the BALSEQ has a different sensitivity for each combination of soil and vegetation modeled, which emphasizes the importance of sensitivity analysis since the model calibration must be done with the most significant variables. In areas with forest cover the most relevant variables for estimating recharge were Canopy Interception (ICV) and the crop coefficient (Kc), which are parameters used to represent the evapotranspiration, while in the pasture and annual crops runoff, represented by the Curve Number method parameter - CN, was the most important variable. In general, CN is the variable with the greatest impact on water balance and therefore should be carefully calibrated.pt_BR
dc.languagept_BRpt_BR
dc.publisherAssociação Brasileira de Recursos Hídricospt_BR
dc.rightsrestrictAccesspt_BR
dc.sourceRevista Brasileira de Recursos Hídricospt_BR
dc.subjectRecursos hídricospt_BR
dc.subjectVazões naturais – Medição – Métodos estatísticospt_BR
dc.subjectÁguas subterrâneas – Escoamento - Mediçãopt_BR
dc.subjectWater resourcespt_BR
dc.subjectStreamflow – Measurement – Statistical methodspt_BR
dc.subjectGroundwater flow – Measurementpt_BR
dc.titleAnálise de sensibilidade e avaliação da estrutura do modelo BALSEQ em condições distintas de clima, solo e vegetaçãopt_BR
dc.title.alternativeSensitivity analysis and structure evaluation of the BALSEQ model under different climate, soil and vegetation conditionspt_BR
dc.typeArtigopt_BR
dc.description.resumoA avaliação de modelos hidrológicos é etapa indispensável na modelagem, porém sua abordagem não deve se restringir ao uso de coeficientes que comparam dados medidos com os simulados, sobretudo para modelos em que isso não é possível, como no caso dos modelos de água subterrânea. Assim, o objetivo do trabalho foi avaliar o modelo BALSEQ no aspecto qualitativo. Para isso, foi feita a análise de sensibilidade das variáveis de entrada, bem como uma avaliação da estrutura do modelo, para detalhar o comportamento de cada variável e suas interações com as respostas da modelagem.O modelo apresenta estrutura simples mas bastante coerente, o que permite inserir modificações e adaptá-lo para diversas condições de clima, solo e vegetação. Os resultados da análise de sensibilidade indicam que O BALSEQ tem sensibilidade diferenciada para cada combinação de solo e vegetação modelada, o que enfatiza a importância da análise de sensibilidade uma vez que a calibração do modelo deve ser feita com as variáveis mais significativas. Nas áreas com cobertura florestal as variáveis de maior relevância na estimativa da recarga foram a Interceptação pela Cobertura Vegetal (ICV) e o coeficiente da cultura (Kc), as quais são parâmetros usados para representar a evapotranspiração. Enquanto que, nas áreas de pastagem e culturas anuais, o escoamento superficial, representado pelo parâmetro do método Curve Number- CN, foi a variável mais importante. De modo geral, o CN é a variável de maior impacto no balanço hídrico e portanto deve ser criteriosamente calibrado.pt_BR
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