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Campo DCValorIdioma
dc.creatorMorais, Marco Antonio Vieira-
dc.creatorViola, Marcelo Ribeiro-
dc.creatorMello, Carlos Rogério de-
dc.creatorRodrigues, Jéssica Assaid Martins-
dc.creatorOliveira, Vinícius Augusto de-
dc.date.accessioned2020-08-10T18:53:45Z-
dc.date.available2020-08-10T18:53:45Z-
dc.date.issued2020-
dc.identifier.citationMORAIS, M. A. V. et al. Regionalization of reference streamflows for the Araguaia River basin in Brazil. Semina: Ciências Agrárias, Londrina, v. 41, n. 3, p. 829-846, mai./jun. 2020.pt_BR
dc.identifier.urihttp://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/42314-
dc.description.abstractHydraulic projects and water management require reliable hydrological data. The Araguaia-Tocantins River basin, in addition to agricultural use, has great potential for hydroelectric exploitation. However, the streamflow monitoring network in the Araguaia River basin is composed of only a few stations, resulting in a lack of hydrological data. The regionalization of the reference streamflows is a technique that can help circumvent this lack of data, enabling the estimation of streamflows from easily obtainable explanatory variables. In this context, the objective of this study was to develop regional functions for the maximum streamflow (Qmax) applicable to different Return Periods (RP), the long-term mean streamflow (Qmlt) and the 95% streamflow permanence (Q95) of the upper and middle Araguaia River sub-basins. The dimensionless streamflow methodology was adopted with the drainage area as an explanatory variable. The tested regressive models were the linear, potential and quotient models. Leave-one-out cross-validation was used to assess the quality of the regional models. Ten statistical distributions of 2 to 5 parameters were used. (i) Satisfactory results were obtained for all reference streamflows. (ii) The cross-validation technique proved to be essential for the selection of the most robust model. (iii) The quotient model was shown to be superior to the potential linear model in most cases.pt_BR
dc.languageenpt_BR
dc.publisherUniversidade Estadual de Londrinapt_BR
dc.rightsacesso abertopt_BR
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/*
dc.sourceSemina: Ciências Agráriaspt_BR
dc.subjectCerradopt_BR
dc.subjectStatistical Hydrologypt_BR
dc.subjectHydrological Modellingpt_BR
dc.subjectHidrologia Estatísticapt_BR
dc.subjectModelagem Hidrológicapt_BR
dc.titleRegionalization of reference streamflows for the Araguaia River basin in Brazilpt_BR
dc.title.alternativeRegionalização de vazões de referência para bacias do rio Araguaia, Brasilpt_BR
dc.typeArtigopt_BR
dc.description.resumoProjetos hidráulicos e a gestão da água demandam dados hidrológicos confiáveis. A bacia hidrográfica do rio Araguaia-Tocantins, além do uso agrícola, apresenta grande potencial para exploração hidroelétrica. No entanto, a rede de monitoramento fluviométrico na bacia hidrográfica do rio Araguaia apresenta densidade reduzida de estações, o que implica na falta de dados hidrológicos. A regionalização de vazões de referência é uma técnica que pode ajudar a contornar essa insuficiência de dados, propiciando a estimativa de vazões a partir de variáveis explicativas de fácil obtenção. Neste contexto, objetivouse desenvolver funções regionais para vazão máxima (Qmax) aplicáveis a diferentes Períodos de Retorno (RP), vazão média em longo prazo (Qmlt) e vazão com 95% de permanência (Q95) para as sub-bacias de alto e médio curso do rio Araguaia. Adotou-se a metodologia da vazão adimensional e a área de drenagem como variável explicativa. Os modelos regressivos testados foram o linear, potencial e quociente. Empregou-se para verificação da qualidade dos modelos regionais a validação-cruzada leave-one-out. Utilizou-se 10 distribuições estatística de 2 a 5 parâmetros. (i) Obtiveram-se resultados satisfatórios para todas as vazões de referência. (ii) A técnica de validação cruzada mostrou-se essencial para a seleção do modelo mais robusto. (iii) O modelo de quociente mostrou-se superior ao modelo potencial e linear na maioria dos casos.pt_BR
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